Método indirecto para la verificación del intervalo de referencia del perfil lipídico / Indirect method for the verification of the lipid profile reference range

Introducción: La dislipidemia es uno de los problemas más frecuentes en los niños y adolescentes y su estudio es importante debido a su fuerte correlación con la enfermedad cardiovascular aterosclerótica en adultos. Muchos países desarrollaron valores de referencia nacionales investigando los lípidos séricos utilizando datos basados en la población nacional propia. Nuestro objetivo fue verificar el intervalo de referencia del perfil lipídico calculando las curvas de percentiles a través del método indirecto en nuestra población pediátrica. Materiales y métodos: Se analizaron los resultados de nuestra base de datos utilizando el método indirecto. Luego de aplicar filtros y criterios de exclusión se calcularon los percentiles 25, 50, 75, 95 y 99 para colesterol total (CT), colesterol HDL (C-HDL), colesterol no HDL (C-no-HDL), triglicéridos (TG) y colesterol LDL (C-LDL) y para el C-HDL además se calculó el percentil 10. El valor de referencia para el cambio (RCV) se utilizó para determinar si existía diferencia clínicamente significativa entre los valores de percentiles obtenidos y los utilizados en el consenso de la SAP. Resultados: No se evidenció diferencia clínicamente significativa contra los valores propuesto por la SAP, excepto para los TG para las edades 1,5,7 años en el percentil 95 y para la edad de 8 años en el percentil 75 y 95; para el C-HDL en el percentil 10 para las edades 1,16 y 17 años. Discusión: Se obtuvieron los percentiles de los lípidos y se compararon con los valores de referencia utilizados por el consenso en el que están basados las guías (AU)

Introduction: Dyslipidemia is one of the most common problems in children and adolescents and its study is important because of its strong correlation with atherosclerotic cardiovascular disease in adulthood. Many countries have developed national reference values investigating serum lipids using data based on their own national population. Our aim was to verify the lipid profile reference range by calculating percentile curves through the indirect method in our pediatric population. Materials and methods: The results of our database were analyzed using the indirect method. After applying filters and exclusion criteria, the 25th, 50th, 75th, 95th, and 99th percentiles were calculated for total cholesterol (TC), HDL cholesterol (HDL-C), non-HDL cholesterol (non-HDL-C), triglycerides (TG), and LDL cholesterol (LDL-C); for HDL-C, the 10th percentile was also calculated. The reference change values (RCV) were used to determine whether there was a clinically significant difference between the percentile values obtained and those used in the consensus of the Argentine Association of Pediatrics (SAP). Results: There was no clinically significant difference with the values proposed by the SAP, except for TG for ages 1, 5, and 7 years at the 95th percentile and for age 8 years at the 75th and 95th percentile; and for HDL-C at the 10th percentile for ages 1, 16, and 17 years. Discussion: Lipid percentiles were obtained and compared with the reference values used by the consensus on which the guidelines are based (AU)

Análisis clínicos en pediatría: la necesidad de minimizar las horas de ayuno / Clinical analysis in pediatrics: the need to minimize fasting hours

Los informes de laboratorio tienen impacto en las decisiones médicas. El ayuno es un factor preanalítico "controlable" que influye en los distintos parámetros bioquímicos. El objetivo del presente trabajo es poner en discusión la realización en pediatría de análisis clínicos con la indicación de un ayuno fisiológico , analizando resultados obtenidos por diferentes autores y evaluando las diferencias clínicas encontradas según los criterios de calidad establecidos por el laboratorio de Química Clínica. La mayoría de los individuos durante el día se encuentran en estado postprandial. Los resultados del perfil lipídico en ayunas no representan las concentraciones reales promedios de los lípidos plasmáticos de un paciente. El ayuno no sería crítico en la etapa de pesquisa , pero puede ser relevante para establecer un diagnóstico certero o inicio de tratamiento. En el caso de la glucemia si se indica en el control rutinario del paciente, y no hay sospecha de alteraciones en el metabolismo de los hidratos de carbono la glucemia sin ayuno puede ser solicitada comparando la misma con valores de corte adecuado. Las diferentes guías nacionales e internacionales recomiendan que la elección de la métrica para la evaluación, control y seguimiento de pacientes con diagnóstico de diabetes se realicen según el objetivo terapéutico. En los trabajos analizados, observamos que varios parámetros bioquímicos presentaron diferencias estadísticas, aunque las diferencias clínicas no fueron relevantes y permanecieron dentro de los intervalos de referencia. El factor limitante para evaluar parámetros bioquímicos sin ayuno es la falta de valores de referencia adecuados. Hay evidencia suficiente para que tanto el perfil lipídico, la glucemia como el resto de los parámetros bioquímicos del laboratorio de química clínica, sean solicitados con la indicación de un ayuno fisiológico de 2, 4 o 6 horas, dependiendo siempre del motivo de consulta y/o la edad del paciente. Es esencial extender la evaluación a otros analitos en población pediátrica, así como evaluar nuevos puntos de corte para parámetros bioquímicos sin ayuno (AU)

Laboratory reports have an impact on medical decision-making. Fasting is a "controllable" preanalytical factor that influences the different biochemical parameters. The aim of this study is to discuss the performance of clinical analyses in pediatrics with the indication of physiological fasting, analyzing results obtained in different disciplines, and evaluating the clinical differences found according to the quality criteria established by the clinical chemistry laboratory. During the day, most patients are in a postprandial state. Fasting lipid profile results do not represent the actual average plasma lipid concentrations of a patient. Fasting would not be critical in the screening stage, but it may be relevant to establish an accurate diagnosis or initiate treatment. Regarding glycemia, if it is indicated in the routine control of the patient and there is no suspicion of alterations in carbohydrate metabolism, non-fasting glycemia can be requested, comparing it with adequate cut-off values. Different national and international guidelines recommend that the choice of metrics for the evaluation, control, and follow-up of patients with diabetes should be made according to the therapeutic objective. In the studies analyzed, we found that several biochemical parameters presented statistical differences, although the clinical differences were not relevant and remained within the reference range. The limiting factor in the evaluation of biochemical parameters without fasting is the lack of adequate reference values. There is sufficient evidence that the lipid profile, glycemia, and the remaining biochemical parameters of the clinical chemistry laboratory should be requested with the indication of a physiological fast of 2, 4, or 6 hours, always depending on the reason for consultation and/or the patient's age. It is essential to extend the evaluation to other analytes in the pediatric population, as well as to evaluate new cut-off points for biochemical parameters without fasting (AU)

Estimación del intervalo de referencia de calcio, fósforo y fosfatasa alcalina séricos en población pediátrica utilizando una base de datos por el método de Hoffmann modificado / Determination of the reference interval of serum calcium, phosphorus, and alkaline phosphatase in the pediatric population using a data base and the modified Hoffman method

Las concentraciones de calcio (Ca), fósforo (P) y fosfatasa alcalina sérica (FAL) son extensamente evaluados en pediatría. La aplicación del procedimiento recomendado por la International Federation of Clinical Chemistry (IFCC) para evaluar FAL en el equipo Cobas 501 de Roche, requirió de una reevaluación del Intervalo de referencia (IR) en nuestra población pediátrica. El método indirecto de Hoffmann con la modificaciones propuestas por Katayev et al. provee un mecanismo para estimar IR en poblaciones de difícil estudio como la pediátrica. A partir de trabajar con nuestra base de datos nos propusimos fijar IR para Ca., P, y FAL discriminados por edad y sexo (en el caso de la FAL) en nuestra población pediátrica. Se utilizaron los resultados de un año de la base de datos del hospital de sujetos entre 0 y 18 años El total de los sujetos analizados fue de 13.906 pacientes para Calcio 14.790 para fósforo y 6.333 para FAL. En FAL encontramos dimorfismo sexual en los grupos de 7 a 9, 10 a 12, 13 a 15 y 16 a 18 años con una diferencia significativa (p<0,0001). Los IR fueron calculados con los procedimientos recomendados por edad y género, los analitos Ca y P no presentaron diferencias por sexo y las diferencias por edad no fueron significativas aunque sí resultaron útiles para fijar los rangos frente a la FAL. El método de Hoffmann modificado es útil para la evaluación de poblaciones con dificultades para su estudio como la pediátrica (AU)

Serum calcium (Ca), phosphorus (P), and alkaline phosphatase (AP) levels are broadly assessed in pediatrics. The procedure recommended by the International Federation of Clinical Chemistry (IFCC) for measuring AP in the Cobas 501 of Roche required reassessment of the reference interval (RI) in our pediatric population. The indirect method of Hoffmann with modifications proposed by Katayev et al. provides a mechanism to estimate the RI in difficult-to-study populations, such as children. Based on our data base, we aimed at determining the RI for Ca, P, and AP divided by age and sex (in the case of AP) in our pediatric population. One-year results of the hospital data base of subjects between 0 and 18 years of age were used. A total of 13.906 patients were analyzed for Ca, 14,790 for Ph, and 6,333 for AP. For AP sexual dimorphism was found in the age groups 7 to 9, 10 to 12, 13 to 15, and 16 to 18 years with a significant difference (p<0.0001). RIs were calculated with recommendations for age and sex. The analytes Ca and P did not show differences according to age, and differences according to sex were not significant although they were useful to determine ranges relative to AP. The modified Hoffmann method is useful in the evaluation of difficult-to-study populations, such as children (AU)

Colesterol -LDL: ¿determinación química, fórmula de Friedewald o análisis de Regresión ? / LDL cholesterol: Direct homogeneous assay, Friedewald formula, or regression analysis?

La elevación del colesterol de la lipoproteína de baja densidad (C-LDL) es una de las principales causas de riesgo cardiovascular. Pese a la existencia de métodos analíticos para medir la concentración de C-LDL, el uso de la fórmula de Friedewald permite estimar su valor a partir de los valores de colesterol, triglicéridos y colesterol de la lipoproteína de alta densidad (C-HDL). Nuestro objetivo fue el evaluar la validez de la utilización de la fórmula, comparándola con la medida directa del C-LDL y el análisis de regresión múltiple a partir de datos de muestras de pacientes pediátricos. Se realizo un análisis de regresión lineal múltiple. La ecuación de regresión obtenida fue: C-LDL= -1,5988 + (0,845168*CT)-(0,0966192*TG)-(0,80157*C-HDL)+ (1,13943*sexo). Este modelo resulta satisfactorio (p-valor < 0,00001) ya que explica el 95,43% del comportamiento de las C-LDL con un valor de R2 = 0,9543. Los valores de C-LDL predichos con la ecuación de regresión presentaron un valor 97,26 ± 35,57 mg/dl, no mostrando diferencias significativas (p-valor=0,981) con los valores hallados con el método homogéneo 97,47 ± 36,55 mg/dl lo que permitiría su aplicación en nuestro laboratorio (AU)

High low-density lipoprotein (LDL) cholesterol levels is one of the main causes of cardiovascular risk. Although different analytical methods exist, the Friedewald formula allows to estimate LDL based on total cholesterol, triglyceride, and high-density lipoprotein (HDL) cholesterol levels. Our aim was to evaluate the validity of the formula comparing it to direct LDL-cholesterol measurement using multiple linear regression analysis of the data of samples of pediatric patients. Performing multiple regression analysis, the regression equation obtained was: LDL cholesterol =-1.5988+(0.845168*CT)- (0.0966192*TG)-(0.80157*HDL cholesterol)+(1.13943*sex). The model proved to be satisfactory (p-value < 0.00001) as it confirmed 95.43% of the LDL cholesterol levels with an R2 value = 0.9543. The LDL cholesterol levels predicted by regression equation were 97.26 ± 35.57 mg/dl, not showing significant differences (p-value=0.981) compared with levels found using the homogeneous method (97.47 ± 36.55 mg/dl) allowing its use in our laboratory (AU)