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目的:采用间接法利用大数据建立促甲状腺激素(TSH)成年人性别、年龄和季节(月份)特异的参考区间。方法:在首都医科大学附属北京朝阳医院收集了2016年患者匿名的TSH检测数据,并对数据进行删减、去重和离群值剔除,应用间接法(Hoffmann法和Bhattacharya法)计算其总体、不同性别、不同年龄和不同季节(月份)的参考区间。将2种方法得到的总体人群、去除相关科室的筛选人群、体检人群参考区间与试剂说明书参考区间相比较,以验证本研究参考区间建立的可靠性,验证依据为基于生物学变异度的参考变化值( RCV)。 结果:从90 699条数据中共得到61 599条有效数据,其中男性18 776例,女性42 823例。Hoffmann法得到的总体人群参考区间为0.59~5.59 μIU/ml(1 μIU/ml=1 mIU/L),男性为0.53~5.16 μIU/ml,女性为0.59~6.11 μIU/ml。随着年龄的增加以及在冬季TSH参考区间上限有增加趋势:18~30岁为0.62~5.57 μIU/ml,71~80岁为0.49~6.45 μIU/ml,1月份为0.59~6.40 μIU/ml,8月份为0.60~5.56 μIU/ml;Bhattacharya法得到的TSH参考区间与Hoffmann法相似,总体人群为0.58~5.80 μIU/ml,男性为0.55~5.02 μIU/ml,女性为0.62~6.21 μIU/ml,18~30岁为0.65~5.67 μIU/ml,71~80岁为0.46~5.99 μ

作者:张顺利;莫玉;成斐;贾婷婷;赵月;王默;岳育红;张瑞;徐静;赵阳;王清涛

来源:中华检验医学杂志 2021 年 44卷 7期

知识库介绍

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作者:
张顺利;莫玉;成斐;贾婷婷;赵月;王默;岳育红;张瑞;徐静;赵阳;王清涛
来源:
中华检验医学杂志 2021 年 44卷 7期
标签:
促甲状腺激素 参考区间 间接法 大数据 Thyroid stimulating hormone Reference interval Indirect method Big data
目的:采用间接法利用大数据建立促甲状腺激素(TSH)成年人性别、年龄和季节(月份)特异的参考区间。方法:在首都医科大学附属北京朝阳医院收集了2016年患者匿名的TSH检测数据,并对数据进行删减、去重和离群值剔除,应用间接法(Hoffmann法和Bhattacharya法)计算其总体、不同性别、不同年龄和不同季节(月份)的参考区间。将2种方法得到的总体人群、去除相关科室的筛选人群、体检人群参考区间与试剂说明书参考区间相比较,以验证本研究参考区间建立的可靠性,验证依据为基于生物学变异度的参考变化值( RCV)。 结果:从90 699条数据中共得到61 599条有效数据,其中男性18 776例,女性42 823例。Hoffmann法得到的总体人群参考区间为0.59~5.59 μIU/ml(1 μIU/ml=1 mIU/L),男性为0.53~5.16 μIU/ml,女性为0.59~6.11 μIU/ml。随着年龄的增加以及在冬季TSH参考区间上限有增加趋势:18~30岁为0.62~5.57 μIU/ml,71~80岁为0.49~6.45 μIU/ml,1月份为0.59~6.40 μIU/ml,8月份为0.60~5.56 μIU/ml;Bhattacharya法得到的TSH参考区间与Hoffmann法相似,总体人群为0.58~5.80 μIU/ml,男性为0.55~5.02 μIU/ml,女性为0.62~6.21 μIU/ml,18~30岁为0.65~5.67 μIU/ml,71~80岁为0.46~5.99 μ