参照間隔データマイニング：確率論文はもうありません

目的：臨床検査の計算のためのデータマイニング統計アルゴリズムの適用を説明するための参照間隔。 方法：8つの異なる分析物および異なる年齢および性別グループ（合計11の個別の参照間隔）の参照間隔は、無病集団の日常的なスクリーニング中に注文される可能性が低いテストのために、テストのデータマイニングの修正アルゴリズムを使用して計算されました。実験室データベースに保存され、直接サンプリングを使用した公開された査読済みの研究と比較しました。分析物の選択は、分析方法の統計的にかなりの数の観測値との比較可能性を含む定義済みの基準に基づいていました。 結果：それぞれに上限と下限がある11の計算された参照間隔のうち、22の参照間隔の21が参照研究と統計的に異なっていませんでした。 結論：提示された統計アルゴリズムは、参照間隔計算のための正確で実用的なツールであることが示されています。

OBJECTIVES: To describe the application of a data-mining statistical algorithm for calculation of clinical laboratory tests reference intervals. METHODS: Reference intervals for eight different analytes and different age and sex groups (a total of 11 separate reference intervals) for tests that are unlikely to be ordered during routine screening of disease-free populations were calculated using the modified algorithm for data mining of test results stored in the laboratory database and compared with published peer-reviewed studies that used direct sampling. The selection of analytes was based on the predefined criteria that include comparability of analytical methods with a statistically significant number of observations. RESULTS: Of the 11 calculated reference intervals, having upper and lower limits for each, 21 of 22 reference interval limits were not statistically different from the reference studies. CONCLUSIONS: The presented statistical algorithm is shown to be an accurate and practical tool for reference interval calculations.