• 文献检索
  • 文档翻译
  • 深度研究
  • 学术资讯
  • Suppr Zotero 插件Zotero 插件
  • 邀请有礼
  • 套餐&价格
  • 历史记录
应用&插件
Suppr Zotero 插件Zotero 插件浏览器插件Mac 客户端Windows 客户端微信小程序
定价
高级版会员购买积分包购买API积分包
服务
文献检索文档翻译深度研究API 文档MCP 服务
关于我们
关于 Suppr公司介绍联系我们用户协议隐私条款
关注我们

Suppr 超能文献

核心技术专利:CN118964589B侵权必究
粤ICP备2023148730 号-1Suppr @ 2026

文献检索

告别复杂PubMed语法,用中文像聊天一样搜索,搜遍4000万医学文献。AI智能推荐,让科研检索更轻松。

立即免费搜索

文件翻译

保留排版,准确专业,支持PDF/Word/PPT等文件格式,支持 12+语言互译。

免费翻译文档

深度研究

AI帮你快速写综述,25分钟生成高质量综述,智能提取关键信息,辅助科研写作。

立即免费体验

验证:用于实验室方法验证和确认的 R Shiny 应用程序。

veRification: an R Shiny application for laboratory method verification and validation.

机构信息

Department of Clinical Biochemistry, North West London Pathology, Imperial College Healthcare NHS Trust, Charing Cross Hospital, London, UK.

出版信息

Clin Chem Lab Med. 2023 Apr 13;61(10):1730-1739. doi: 10.1515/cclm-2023-0158. Print 2023 Sep 26.

DOI:10.1515/cclm-2023-0158
PMID:37053372
Abstract

OBJECTIVES

According to international standards, clinical laboratories are required to verify the performance of assays prior to their implementation in routine practice. This typically involves the assessment of the assay's imprecision and trueness vs. appropriate targets. The analysis of these data is typically performed using frequentist statistical methods and often requires the use of closed source, proprietary software. The motivation for this paper was therefore to develop an open-source, freely available software capable of performing Bayesian analysis of verification data.

METHODS

The veRification application presented here was developed with the freely available R statistical computing environment, using the Shiny application framework. The codebase is fully open-source and is available as an R package on GitHub.

RESULTS

The developed application allows the user to analyze imprecision, trueness against external quality assurance, trueness against reference material, method comparison, and diagnostic performance data within a fully Bayesian framework (with frequentist methods also being available for some analyses).

CONCLUSIONS

Bayesian methods can have a steep learning curve and thus the work presented here aims to make Bayesian analyses of clinical laboratory data more accessible. Moreover, the development of the application and seeks to encourage the dissemination of open-source software within the community and provides a framework through which Shiny applications can be developed, shared, and iterated upon.

摘要

目的

根据国际标准,临床实验室在将检测方法常规应用于临床实践之前,需要对其性能进行验证。这通常涉及评估检测方法的不精密度和与适当目标的准确度。这些数据的分析通常使用频率统计学方法进行,并且通常需要使用闭源、专有的软件。因此,本文的目的是开发一个能够对验证数据进行贝叶斯分析的开源、免费软件。

方法

这里介绍的 veRification 应用程序是使用免费的 R 统计计算环境和 Shiny 应用程序框架开发的。代码库完全开源,并可在 GitHub 上作为 R 包获得。

结果

开发的应用程序允许用户在完全贝叶斯框架内分析不精密度、外部质量保证的准确度、参考物质的准确度、方法比较和诊断性能数据(一些分析也提供频率统计学方法)。

结论

贝叶斯方法可能具有陡峭的学习曲线,因此这里介绍的工作旨在使临床实验室数据的贝叶斯分析更易于访问。此外,该应用程序的开发旨在鼓励在社区内传播开源软件,并提供一个框架,通过该框架可以开发、共享和迭代 Shiny 应用程序。

相似文献

1
veRification: an R Shiny application for laboratory method verification and validation.验证:用于实验室方法验证和确认的 R Shiny 应用程序。
Clin Chem Lab Med. 2023 Apr 13;61(10):1730-1739. doi: 10.1515/cclm-2023-0158. Print 2023 Sep 26.
2
Biodose Tools: an R shiny application for biological dosimetry.生物剂量工具:一个用于生物剂量学的 R shiny 应用程序。
Int J Radiat Biol. 2023;99(9):1378-1390. doi: 10.1080/09553002.2023.2176564. Epub 2023 Feb 7.
3
shinyBN: an online application for interactive Bayesian network inference and visualization.shinyBN:一个用于交互式贝叶斯网络推理和可视化的在线应用程序。
BMC Bioinformatics. 2019 Dec 16;20(1):711. doi: 10.1186/s12859-019-3309-0.
4
A Practical Guide to Bayesian Statistics in Laboratory Medicine.《实验室医学中的贝叶斯统计学实用指南》。
Clin Chem. 2022 Jul 3;68(7):893-905. doi: 10.1093/clinchem/hvac049.
5
Asynchronous parallel Bayesian optimization for AI-driven cloud laboratories.异步并行贝叶斯优化在人工智能驱动的云实验室中的应用。
Bioinformatics. 2021 Jul 12;37(Suppl_1):i451-i459. doi: 10.1093/bioinformatics/btab291.
6
Method evaluation in the clinical laboratory.临床实验室中的方法评估。
Clin Chem Lab Med. 2022 Nov 4;61(5):751-758. doi: 10.1515/cclm-2022-0878. Print 2023 Apr 25.
7
|tPRiors |: a tool for prior elicitation and obtaining posterior distributions of true disease prevalence.tPRiors:一种用于先验推断和获得真实疾病流行率后验分布的工具。
BMC Med Res Methodol. 2022 Apr 3;22(1):91. doi: 10.1186/s12874-022-01557-1.
8
bnstruct: an R package for Bayesian Network structure learning in the presence of missing data.bnstruct:一个在存在缺失数据的情况下进行贝叶斯网络结构学习的 R 包。
Bioinformatics. 2017 Apr 15;33(8):1250-1252. doi: 10.1093/bioinformatics/btw807.
9
Improving pharmacometrics analysis efficiency using DataCheQC: An interactive, Shiny-based app for quality control of pharmacometrics datasets.利用 DataCheQC 提高药代动力学分析效率:一个基于 Shiny 的交互式应用程序,用于药代动力学数据集的质量控制。
CPT Pharmacometrics Syst Pharmacol. 2023 Oct;12(10):1375-1385. doi: 10.1002/psp4.13017. Epub 2023 Aug 18.
10
Bayesian statistical concepts with examples from rodent toxicology studies.贝叶斯统计概念及其在啮齿动物毒理学研究中的应用实例。
Lab Anim. 2024 Oct;58(5):470-475. doi: 10.1177/00236772241262829. Epub 2024 Sep 20.