Datum находится в разработке. До выхода эти правила могут измениться.

Как Datum принимает решения

Каждая отметка показывает три вещи: ваши числа, сработавшее правило и опубликованный источник за ним. Вот эти правила.

Увидьте изменение, пока результаты ещё выглядят нормальными.

Лабораторная норма обычно охватывает средние 95% здоровой контрольной группы. По многим показателям один человек колеблется в гораздо более узком коридоре.1

Datum сравнивает каждый результат с вашим обычным уровнем, а не с нормой, построенной по всем людям.

Результат может годами выглядеть «нормальным», хотя он неуклонно уходит от того уровня, на котором обычно находится ваш организм. Datum следит за этим движением и подаёт голос, только когда оно настоящее.

Без ложных тревог.

Референтное изменение из лабораторной науки: RCV = √2 · 1.96 · √(CVA² + CVI²), с опубликованными данными о вариабельности каждого показателя.1, 2

Изменение засчитывается, только когда оно больше, чем погрешность лаборатории и обычные колебания вашего организма вместе взятые.

Лабораторные нормы строятся по всем людям. Отдаление от вашего обычного уровня может стоить разговора с врачом, даже внутри лабораторной нормы. Это не диагноз.

Увидьте то, что хотел бы увидеть ваш врач.

Например, триглицериды растут, а HDL падает. Их соотношение изучали как один из признаков инсулинорезистентности.3

Некоторые показатели вместе говорят больше, чем по отдельности. Datum показывает, когда они меняются вместе, и исследования, на которые это опирается.

Триглицериды выросли, а HDL упал. Каждый показатель всё ещё внутри лабораторной нормы. Каждый сдвинулся дальше, чем обычно колеблются ваши результаты, в противоположных направлениях, три раза подряд. Лабораторный метод всё время один и тот же.

Источники

  1. Fraser CG. Biological Variation: From Principles to Practice. AACC Press, 2001.
  2. Carlsen S, Petersen PH, Skeie S, Skadberg Ø, Sandberg S. Within-subject biological variation of glucose and HbA1c in healthy persons and in type 1 diabetes patients. Clinical Chemistry and Laboratory Medicine. 2011;49(9):1501–1507.
  3. McLaughlin T, et al. Use of metabolic markers to identify overweight individuals who are insulin resistant. Annals of Internal Medicine, 2003.