एडिटवर्स फ्री कैलकुलेटर

संदर्भ रेंज कैलकुलेटर (CLSI C28-A3)

स्वस्थ व्यक्तियों के डेटा से संदर्भ अंतराल स्थापित करें — गैर-पैरामीट्रिक प्रतिशतक विधि द्वारा केंद्रीय 95% भाग, सीमाओं पर विश्वास अंतराल के साथ — और परिणाम के पीछे सटीक R कमांड को कॉपी करें। नीचे एक पूर्ण मार्गदर्शिका दी गई है। R 4.3.3 के साथ मान्य।

सरल शब्दों में

संदर्भ अंतराल (जिसे अक्सर संदर्भ सीमा या "सामान्य सीमा" कहा जाता है) स्वस्थ संदर्भ जनसंख्या में पाए जाने वाले मूल्यों का मध्य भाग होता है — परंपरागत रूप से मध्य 95%। इस सीमा से बाहर के परिणाम ध्यान देने योग्य होते हैं, हालांकि वे स्वयं किसी बीमारी का संकेत नहीं देते।

CLSI C28-A3 मानक गैर-पैरामीट्रिक दृष्टिकोण की अनुशंसा करता है: संदर्भ मूल्यों को क्रमबद्ध करें और 2.5वें और 97.5वें प्रतिशतक को निचली और ऊपरी सीमा के रूप में लें, जिसमें कम से कम 120 संदर्भ विषयों की अनुशंसा की जाती है ताकि उन सीमाओं पर विश्वास अंतराल उचित रूप से सटीक हों। इससे डेटा के सामान्य रूप से वितरित होने की धारणा से बचा जा सकता है।

संदर्भ अंतराल का उपयोग कब करें

किसी नए विश्लेषण पदार्थ या विधि को शामिल करते समय, या किसी अन्य प्रयोगशाला या निर्माता से किसी विधि को अपनाते समय, एक संदर्भ अंतराल स्थापित करें या उसकी पुष्टि करें। यह रोगी के परिणामों को निम्न, सामान्य या उच्च के रूप में वर्गीकृत करने का आधार है।

स्वस्थ संदर्भ जनसंख्या और अपवर्जन मानदंडों को सावधानीपूर्वक परिभाषित करें, क्योंकि अंतराल उतना ही मान्य होता है जितना कि वह नमूना जिससे यह प्राप्त होता है, और जहां जीव विज्ञान की आवश्यकता हो, वहां लिंग या आयु के आधार पर विभाजन करें। संदर्भ अंतराल को नैदानिक निर्णय सीमा से अलग करें, जो स्वस्थ वितरण के बजाय रोग के जोखिम से संबंधित होती है। किसी एक परिणाम के प्रसार के लिए, माप अनिश्चितता देखें । आपको कितने विषयों की आवश्यकता है, इस बारे में अनिश्चित हैं? हमारा परीक्षण चयनकर्ता आपकी सहायता कर सकता है।

संदर्भ अंतराल (सीएलएसआई सी28) स्वस्थ डेटा से केंद्रीय 95% संदर्भ सीमाएँ · R 4.3.3 के मुकाबले मान्य

संदर्भ-जनसंख्या मान

केंद्रीय अंतराल (%)

उपयोगकर्ता पुस्तिका

कब उपयोग करें। प्रयोगशाला में विश्लेषित किए जाने वाले पदार्थ के लिए एक संदर्भ अंतराल (स्वस्थ संदर्भ जनसंख्या का केंद्रीय 95%) स्थापित करें।

मान्यताएँ। मान कम से कम 120 सुस्पष्ट संदर्भ व्यक्तियों (CLSI C28-A3) से लिए गए हैं; असामान्य मानों की समीक्षा की गई है, उन्हें अंधाधुंध हटाया नहीं गया है।

सामान्य गलतियाँ। 120 से कम मानों के मामले में सीमाओं को अनुमानित मानें। वितरणों में स्पष्ट अंतर होने पर आयु या लिंग के आधार पर विभाजन करें।

कार्य उदाहरण

ऊपर दिए गए उदाहरण डेटा लोड करें पर क्लिक करें , फिर विश्लेषण चलाएँ पर क्लिक करके इस परीक्षण के लिए चित्र, सूत्र और व्याख्या सहित पूर्ण रूप से हल किया गया परिणाम देखें।

संदर्भ

सीएलएसआई. क्लिनिकल प्रयोगशाला में संदर्भ अंतराल को परिभाषित करना, स्थापित करना और सत्यापित करना; अनुमोदित दिशानिर्देश C28-A3. 2008.
हॉर्न पी.एस., पेस ए.जे. संदर्भ अंतराल: एक अद्यतन। क्लिन चिम एक्टा। 2003;334:5-23.

द्वारा संचालित editvers.com · आर 4.3.3 मान्य किया गया · v3.6 क्या आपको विशेषज्ञ विश्लेषण की आवश्यकता है? →

काम किये गये उदाहरण

उदाहरण 1 — गैर-पैरामीट्रिक सीमाएँ

120 स्वस्थ संदर्भ व्यक्तियों से, मानों को क्रमबद्ध करके और 2.5वें और 97.5वें प्रतिशतक लेकर संदर्भ अंतराल सीधे प्राप्त किया जा सकता है - इसमें सामान्यता की कोई धारणा नहीं है। प्रत्येक सीमा पर विश्वास अंतराल यह दर्शाता है कि उनका अनुमान कितनी सटीकता से लगाया गया है।

उदाहरण 2 — उधार लिए गए अंतराल का सत्यापन

किसी निर्माता द्वारा निर्धारित सीमा को अपनाने के लिए, एक प्रयोगशाला लगभग 20 स्वस्थ व्यक्तियों पर माप लेती है और जाँच करती है कि उनमें से कितने प्रस्तावित सीमाओं से बाहर आते हैं। यदि सीमा से बाहर आने वाले व्यक्तियों की संख्या बहुत कम है, तो उस सीमा को लागू किया जा सकता है; यदि बहुत अधिक व्यक्ति सीमा से बाहर आते हैं, तो उसे स्थानीय स्तर पर निर्धारित करना होगा।

जाँच करने योग्य मान्यताएँ

एक सुव्यवस्थित स्वस्थ संदर्भ जनसंख्या। स्पष्ट समावेशन और अपवर्जन मानदंड आवश्यक हैं; अंतराल उन सभी व्यक्तियों को दर्शाता है जिनका नमूना लिया गया था।

पर्याप्त नमूना आकार। गैर-पैरामीट्रिक विधि को स्थिर 2.5वें और 97.5वें प्रतिशतक के लिए उपयोगी विश्वास अंतराल के साथ लगभग 120 संदर्भ विषयों की आवश्यकता होती है।

उचित विभाजन। जब मान लिंग, आयु या अन्य कारकों के आधार पर भिन्न होते हैं, तो अलग-अलग अंतराल की आवश्यकता होती है; पूलिंग वास्तविक अंतरों को छिपा देती है।

साधारण गलती

संदर्भ अंतराल को निर्णय सीमा के साथ भ्रमित करना

संदर्भ अंतराल स्वस्थ वितरण का वर्णन करता है; नैदानिक निर्णय सीमा रोग के जोखिम द्वारा निर्धारित की जाती है। ये दोनों अलग-अलग प्रश्नों के उत्तर देते हैं और इन्हें एक दूसरे के स्थान पर प्रयोग नहीं किया जाना चाहिए।

संदर्भ विषयों की संख्या बहुत कम है

छोटे नमूने से 2.5वें और 97.5वें प्रतिशतक का अनुमान लगाने पर अस्थिर सीमाएँ प्राप्त होती हैं। अनुशंसित न्यूनतम सीमा का पालन करें या मान्य स्थानांतरण विधि का उपयोग करें।

अनावश्यक रूप से सामान्य स्थिति मान लेना

गैर-पैरामीट्रिक प्रतिशतक विधि किसी भी वितरण संबंधी धारणा पर आधारित नहीं है; तिरछे डेटा पर गॉसियन मॉडल लागू करने से सीमाएं विकृत हो जाती हैं।

विभाजन की अनदेखी करना

ऐसे समूहों को मिलाना जो वास्तव में भिन्न हैं (उदाहरण के लिए, लिंग के आधार पर), एक ऐसा अंतराल उत्पन्न करता है जो किसी भी समूह के लिए अच्छी तरह से उपयुक्त नहीं होता है।

अक्सर पूछे जाने वाले प्रश्न

मुझे कितने विषयों की आवश्यकता है?

सीएलएसआई की गैर-पैरामीट्रिक विधि विश्वसनीय 2.5वें और 97.5वें प्रतिशतक अनुमानों के लिए प्रति विभाजन कम से कम लगभग 120 संदर्भ विषयों की अनुशंसा करती है।

क्लिनिकल डिसीजन लिमिट से क्या अंतर है?

एक संदर्भ अंतराल स्वस्थ आबादी के केंद्रीय 95% हिस्से का वर्णन करता है, जबकि एक नैदानिक निर्णय सीमा किसी विशिष्ट बीमारी या परिणाम के जोखिम द्वारा निर्धारित की जाती है।

क्या मैं निर्माता द्वारा निर्धारित अंतराल को ही अपना सकता हूँ?

स्वस्थ व्यक्तियों के एक छोटे स्थानीय नमूने पर सत्यापन करने के बाद आप एक अंतराल को स्थानांतरित कर सकते हैं; यदि बहुत से लोग इसके दायरे से बाहर आते हैं, तो इसे स्थानीय स्तर पर ही स्थापित किया जाना चाहिए।

क्या परिणाम R से मेल खाता है?

जी हां। यह कैलकुलेटर सीमाओं पर विश्वास अंतराल के साथ गैर-पैरामीट्रिक प्रतिशतक विधि का उपयोग करता है और R कमांड दिखाता है ताकि आप उन्हें दोबारा बना सकें।