Клиническая лабораторная диагностика LabHub
8.13K subscribers
3.45K photos
249 videos
13 files
635 links
Команда специалистов клинической лабораторной диагностики. Всё о медицинских анализах. Сайт: https://labhub.online
Download Telegram
Как вы думаете, какой показатель из данных диспансеризации оказался самым важным для прогноза уровня NT-proBNP?
Anonymous Poll
31%
Возраст
11%
RDW
44%
Холестерин общий
14%
Тромбоциты
🔥6
Как вы думаете, какой показатель из данных диспансеризации оказался первым по значимости для оценки показателя скорости клубочковой фильтрации?
Anonymous Poll
31%
Возраст
15%
Лейкоциты
8%
Пол
46%
Глюкоза
🔥3❤1
Как вы думаете, какой показатель из данных диспансеризации оказался первым по значимости для прогноза уровня IgE общего?
Anonymous Poll
2%
Возраст
85%
Эозинофилы
4%
MCV
9%
Базофилы
🙏3
Как вы думаете, какой показатель из данных диспансеризации оказался первым по значимости для прогноза уровня мочевой кислоты?
Anonymous Poll
34%
Возраст
22%
Глюкоза
16%
Лейкоциты
28%
СОЭ
😍3
Как вы думаете, какой показатель из данных диспансеризации оказался первым по значимости для прогноза уровня гликированного гемоглобина?
Anonymous Poll
1%
Возраст
88%
Глюкоза
2%
Холестерин общий
9%
Гемоглобин
❤3
Как вы думаете, какой показатель из данных диспансеризации оказался первым по значимости для прогноза уровня АМГ?
Anonymous Poll
65%
Возраст
15%
Эритроциты
13%
MCH
7%
СОЭ
❤5
Как вы думаете, какой показатель из данных диспансеризации оказался первым по значимости для прогноза уровня гомоцистеина?
Anonymous Poll
42%
Возраст
19%
MCV
14%
Глюкоза
25%
Лейкоциты
❤6
Как вы думаете, какой показатель из данных диспансеризации оказался первым по значимости для прогноза уровня холестерина неЛВП?
Anonymous Poll
5%
Возраст
90%
Холестерин общий
2%
Глюкоза
2%
Пол
❤3
Как вы думаете, какой показатель из данных диспансеризации оказался первым по значимости для прогноза уровня триглицерид-глюкозного индекса?
Anonymous Poll
8%
Возраст
44%
Глюкоза
48%
Холестерин общий
1%
Лейкоциты
🔥1
Как вы думаете, какой показатель из данных диспансеризации оказался первым по значимости для прогноза обнаружения гемоглобина в кале (скрытая кровь)?
Anonymous Poll
45%
Возраст
2%
Холестерин общий
16%
СОЭ
37%
MCV
❤1
Как вы думаете, какой показатель из данных диспансеризации оказался первым по значимости для прогноза уровня инсулина?
Anonymous Poll
4%
Возраст
1%
Пол
93%
Глюкоза
1%
Лейкоциты
👍1
Как вы думаете, какой показатель из данных диспансеризации оказался первым по значимости для прогноза уровня CA-125?
Anonymous Poll
64%
Возраст
11%
RDW
8%
Гемоглобин
17%
СОЭ
👍1
Как вы думаете, какой показатель из данных диспансеризации оказался первым по значимости для прогноза уровня ПСА общего?
Anonymous Poll
87%
Возраст
4%
Эритроциты
3%
Гемоглобин
7%
СОЭ
👍1
Как вы думаете, какой показатель из данных диспансеризации оказался первым по значимости для прогноза уровня АФП?
Anonymous Poll
27%
Глюкоза
11%
RDW
34%
Тромбоциты
28%
Лейкоциты
👍3
Псевдогиперкалиемия - это не болезнь, а преаналитическая ошибка. Ложное завышение уровня калия в крови, которое может привести к неправильному диагнозу и опасному лечению. Почему это происходит? Чаще всего - из-за ошибок на этапе взятия, хранения или транспортировки анализа.

Опасность псевдогиперкалиемии:
❌ Ложные результаты
❌ Неверный диагноз
❌ Ненужное лечение
❌ Риски для пациента и лишние траты

Например, перед сетевой лабораторией стоит задача: отличить реальную патологию у пациента от ошибки на преаналитическом этапе. Разбираем четыре классических случая из практики:

🧪 Пример 1: Отсутствие центрифугирования в ЛПУ (у контрагента, например из дальнего региона)

Ситуация: Лаборатория получает от одного медучреждения серию завышенных результатов по калию.
Решение: Анализ данных в лабораторной информационной системе показал, что в этом ЛПУ нет центрифуги после проведения аудита. Кровь не отделяли от сыворотки вовремя, что привело к выходу калия из клеток в плазму.
Вывод: Без своевременного центрифугирования результаты по калию недостоверны.

🧊 Пример 2: Нарушение температурного режима

Ситуация: Снова завышенный калий, но теперь - из-за неправильной транспортировки.
Решение: Проверка показала, что пробы перевозились с нарушением температурного режима (хладоэлемент или разморожен или находится вплотную с пробирками).
Вывод: Кровь нельзя замораживать или перегревать - это разрушает клетки и высвобождает калий.

🧫 Пример 3: Контаминация ЭДТА

Ситуация: У пациентов из одного ЛПУ на плановом осмотре вдруг обнаружили критически низкий кальций и высокий калий. Клинической картины это не объясняло.
Решение: Оказалось, кровь сначала взяли в пробирку с ЭДТА (фиолетовая крышка), а потом — в пробирку с активатором свертывания (красная крышка). Часть К2ЭДТА или К3ЭДТА попала во вторую пробирку.
Что произошло:

· ЭДТА связала кальций → псевдогипокальциемия
· Высвободился калий → псеввдогиперкалиемия
Вывод: Нарушена последовательность забора крови. Сначала - пробирка без антикоагулянтов, потом - с ЭДТА.

🧫 Пример 4: Гемолиз, хилез, иктеричность.

Наиболее понятный и закономерный итог ложного повышения калия. Проверить можно визуально либо с помощью сывороточных индексов.


📊 Статистика ошибок преаналитического этапа:

· Гемолиз — 40–70%
· Недостаток биоматериала — 10–20%
· Неправильная пробирка — 5–15%
· Сгустки — 5–10%

✅ Вывод:
Лаборатория и врач должны работать в одной команде. Важно не только правильно интерпретировать результат, но и уметь заподозрить ошибку. Обучение персонала, аудит процессов и чёткие алгоритмы действий - залог точной диагностики.

Если теория понятна, доверим эту проверку ИИ? Какие данные возьмем из ЛИС для прогностической модели определения псеводогиперкалиемии?
❤21👍116🙏1
🔬 Итоги викторины: как вы угадали предикторы?

Друзья, спасибо всем за активное участие в нашей викторине! 🎉 Большинство из вас показали отличное понимание логики лабораторных взаимосвязей!

Как и обещали, публикуем полную таблицу наиболее значимых предикторов для прогноза широкого спектра лабораторных и диагностических маркеров, полученную с помощью анализа Feature Importance в машинном обучении в наших моделях.

Что нам это дает?

✅ Подтверждение известных связей: Например, ведущая роль возраста в прогнозе ПСА, СКФ и АМГ.
✅ Неочевидные инсайты: RDW оказался критически важен не только для NT-proBNP, но и для онкомаркеров (CA-125, АФП).
✅ Оценка вклада рутинных показателей: Такие параметры, как СОЭ, ОХС (общий холестерин) и ГПН (глюкоза плазмы натощак), регулярно входят в топ предикторов для самых разных маркеров.
✅ Профиль лаборатории будущего: Данные показывают, что комплексный анализ рутинных показателей может стать основой для систем досимптомного скрининга рисков.

Спасибо еще раз за профессионализм и вовлеченность! Такие результаты - отличный повод для дальнейших дискуссий о роли лабораторной диагностики в предиктивной аналитике.

Будем рады вашим мыслям и комментариям! 👇
🔥19🙏44❤3