生物学的変動：個人内効果のさまざまな分布のための個人内生物学的変動の推定のための信頼区間を構築する方法の評価

背景：個人内の生物学的変動であるCVIの正確な推定値は、患者の監視と分析パフォーマンスの仕様の設定の両方に不可欠です。信頼区間CIは、推定CVIの不確実性の良い尺度であるため、推定値の信頼性を評価するために使用できます。本研究の目的は、CVIを推定する際に、正しいカバレッジ確率と非カバー確率でCIを構築する方法を評価および確立することです。 方法：信頼区間を構築するための3つの方法のパフォーマンスを評価するために、個人内効果の分布の3つのモデルに基づくデータがシミュレートされました。ネストされたANOVA、パーセンタイルブートストラップ、ブートストラップ-Tメソッドのフォーミュラベースの方法。 結果：CVIのサイズと分布の種類に依存するCIを構築するための評価された方法のパフォーマンスは変化しました。Bootstrap-T CIは、評価されたモデルの良好で安定した性能を持っていますが、フォーミュラベースの分布に依存しています。パーセンタイルブートストラップのパフォーマンスが低下します。 結論：CIは、個人内生物学的変動の推定の重要な部分です。CV-ANOVAと組み合わせたブートストラップ-Tを使用することにより、CIの適切なカバレッジ確率と非カバー確率が達成できます。補足Rコードはオンラインで提供されます。

BACKGROUND: Precise estimates of the within-person biological variation, CVI, can be essential both for monitoring patients and for setting analytical performance specifications. The confidence interval, CI, may be used to evaluate the reliability of an estimate, as it is a good measure of the uncertainty of the estimated CVI. The aim of the present study is to evaluate and establish methods for constructing a CI with the correct coverage probability and non-cover probability when estimating CVI. METHOD: Data based on 3 models for distributions for the within-person effect were simulated to assess the performance of 3 methods for constructing confidence intervals; the formula based method for the nested ANOVA, the percentile bootstrap and the bootstrap-t methods. RESULTS: The performance of the evaluated methods for constructing a CI varied, both dependent on the size of the CVI and the type of distributions. The bootstrap-t CI have good and stable performance for the models evaluated, while the formula based are more distribution dependent. The percentile bootstrap performs poorly. CONCLUSION: CI is an essential part of estimation of the within-person biological variation. Good coverage probability and non-cover probabilities for CI are achievable by using the bootstrap-t combined with CV-ANOVA. Supplemental R-code is provided online.