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MÉTODO INDIRETO PARA ESTIMATIVA E VERIFICAÇÃO DE INTERVALOS DE REFERÊNCIA POPULACIONAIS DO LABORATÓRIO CLÍNICO: PROPOSTA DE NOVA FERRAMENTA ESTATÍSTICA PROGRAMADA EM R

2022; Medical Association of São Paulo; Linguagem: Português

10.5327/1516-3180.140s1.6615

1806-9460

LMF Vieira, AC Dias, T. Coutinho Almeida, J. E. G. CAMPOS, CMM Dias, Daniela Hartwig,

Statistical Methods and Bayesian Inference

Objetivo: A estimativa e a verificação dos intervalos de referência (IR) do laboratório clínico são um requisito do PALC, especialmente a partir de 2021. Os autores buscaram desenvolver, para disponibilização livre e aberta, uma ferramenta estatística adequada à mineração dos dados anônimos da população atendida pelo laboratório, propondo um método e uma ferramenta a ser utilizada por laboratórios clínicos. Método: Em 2021, um grupo formado por profissionais vinculados a diferentes laboratórios clínicos acreditados PALC completa o projeto de desenvolver e validar uma ferramenta na linguagem de programação R, capaz de estimar e verificar o IR por meio da mineração de dados (amostragem indireta). Em 2022, a ferramenta foi concluída. Uma partição do IR, por vez, é estimada e verificada por meio de técnica não supervisionada de machine learning com base na deconvolução de misturas gaussianas e na linguagem de programação R e Rmarkdown. O algoritmo limpa e normaliza, quando aplicável, o conjunto de dados. O pacote mixR realiza a deconvolução de misturas gaussianas, quando aplicável, e, combinado com o mapeamento da forma da distribuição (modas, antimodas, média, mediana, midpoint global, curtose e assimetria), clusteriza, utilizando o algoritmo de maximização da expectativa e trunca, o critério de ± 3 Sigma. Para validação cruzada, utilizamos os seguintes conjuntos de dados: 1. https://github.com/divinenephron/tidykosmic/tree/master/data; 2. https://github.com/cran/refineR/tree/master/data; 3. https://datadryad.org/stash/dataset/doi:10.5061%2Fdryad.pf1gt; 4. https://www.degruyter.com/document/doi/10.1515/labmed-2020-0005/html. Conclusão: O método e a ferramenta desenvolvidos têm se mostrado úteis, robustos, rápidos e exatos no seu uso nos laboratórios dos autores. Um exemplo de relatório obtido pode ser consultado em https:// cutt.ly/JJcwPzC. O processo de publicação está em andamento.