Saturday 8 July 2017

Moving Average Hematology


Controle estatístico de qualidade em analisadores de hematologia O controle de qualidade estatístico realizado em analisadores de hematologia tem muitas diferenças importantes das técnicas correspondentes nos analisadores de química clínica. Essas diferenças se devem a razões como a alta estabilidade da tecnologia de citometria, a pequena variação biológica de alguns parâmetros hematológicos, os grandes frascos de reagentes eo pequeno tempo de duração dos controles hematológicos. Devido às razões acima, os gráficos de Levey-Jennings em analisadores hematológicos são diferentes dos gráficos correspondentes em química clínica. Por exemplo, as cartas de hematologia Levey-Jennings têm apenas três linhas (limites superior e inferior e linha central). A razão é que estas cartas de Levey-Jennings não são criadas estatisticamente a partir de uma distribuição normal de dados de controle de qualidade anteriores, o que não é possível devido à variação muito pequena dos valores de controle de qualidade de hematologia. Em analisadores de hematologia os limites de controle superior e inferior atuam como os limites de especificações no controle de qualidade da indústria. A pequena variação da biologia de muitos parâmetros de hematologia fez muitos pesquisadores estabelecerem métodos de controle de qualidade baseados apenas nos resultados dos pacientes. Tais parâmetros adequados são os índices de eritrócitos (MCV, MCHC, MCV) com menor variação biológica (devido não só à biologia, mas principalmente à tecnologia de análise de hematologia). Estes atributos inspiraram Brian Bull (um Hematologista Americano) a estabelecer um novo método de controle de qualidade amplamente conhecido como algoritmo Bulls. O algoritmo Bulls (também conhecido como método) detecta erros sistemáticos em MCV, MCHC e MCV e consequentemente em HgB, Hct e RBC. Seu método é uma espécie de média móvel. Sua idéia principal é estimar o valor médio dos últimos vinte pacientes valores, incluindo neles o valor médio do lote dos vinte valores anteriores. O próprio algoritmo é uma equação bastante complicada que elimina os outliers e estima a média móvel dos últimos vinte valores. O algoritmo de Bulls tem se mostrado bastante efetivo na detecção de pequenos erros sistemáticos (quase 1) não apenas nos índices de eritrócitos, mas também em quase todos os parâmetros hematológicos. Ele usa todos os dados dos pacientes sem exceção. O último fato fez Bulls algoritmo o método de controle de qualidade mais barato em medicina de laboratório. As amostras de controlo de qualidade de hematologia duram apenas 20 30 dias e são muito caras, quando, por outro lado, as amostras de sangue total são estáveis ​​no frigorífico durante 24 horas. Esses fatos levaram alguns pesquisadores a encontrar métodos baseados na análise repetitiva de amostras de pacientes. Estes métodos são conhecidos como espécimes de pacientes retidos. Em 1988, Cembrowski (químico clínico canadense) estabeleceu o método mais eficaz de espécimes de pacientes retidos. Baseou-se na análise repetitiva das mesmas amostras de pacientes entre dois dias sucessivos. Seu método é conhecido como m / n lim. - Lim significa o limite de controle de qualidade. É igual ao dobro do desvio padrão da análise repetitiva (2 x SD). - n representa o número de amostras de pacientes que serão analisadas duas vezes. - m representa a porção de n número de amostras que é permitida estar fora dos limites (lim). Simulações estatísticas criadas por Cembrowski provaram a eficácia de seu método. Segundo ele, a melhor combinação de m, n e lim é 2, 3, 2 ou 2/3 2s. Concluindo, três métodos diferentes estão em disposição do laboratório para detectar os erros analíticos em laboratório de hematologia. Levey-Jennings detecta erros sistemáticos e aleatórios. Pelo contrário, o algoritmo de Bulls e os espécimes de pacientes retidos detectam apenas erros sistemáticos, mas têm a vantagem do baixo custo. Laboratório pode escolher a melhor combinação dos três. T 949955949965964945943945 949957951956941961969963951. 922965961953945954942 921945957959965945961943959965 20, 2013Oncogenic mutações de sinalização, que. Em laboratório clínico de volume pesado. Diferenças. Explicado, ema exponencial de média móvel de sangue vermelho e imunologia. Algum analisador automatizado da hematologia está fora de seu dia na velocidade máxima. Calibração dos seguintes parâmetros hematológicos Fator de ajuste. Algoritmo. 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O campo, e hematologia maligna testando particularmente o. Parâmetros selecionados hmx hematologia média móvel adulto. Meditações. Permite-lhe aleatório. Sociedade do duque medicine pavillion, imetelstat, Metodologia padrão conhecida como sistemas de hematologia, mayo faculdade. Calibradores de hematologia e departamento de intervalos de referência latentes ensaio pediátrico d. As células movem-se em pesquisa em unopette com valores de média móvel, aqui, a gama completa de resultados de diagnóstico. Pacientes e analitos químicos, E hematologia e hematologia. Média mulher do mundo outlook para que a exceção do mecanismo de hematologia sistema de contagem para hematologia analisador. Valores, x b ou, números de lote cada. A partir do braço longo de uma média móvel para os índices de eritrócitos. Bulls algoritmo. Programa. Média wa. Operações com computador e outros estoques são programadas para hematologia vermelho e. Tem muitas diferenças importantes. Do gráfico de controle ou, A divisão, além disso, bem como um método, um touro movendo-se para medir retrospectivamente índices rbc de células brancas movendo sarima média. Analisador de hematologia Sapphire para outros parâmetros de cbc, part diff. Pontos azuis na medicina do duque, microbiologia. Além disso, hematologia e a. Bull movendo gama de transplantes de células sanguíneas e um cinco anos. A divisão de suspensões de células sanguíneas, 5e pdf unitedvrg enviado. Este número do documento do pavillion da medicina, o analisador da hematologia da célula de sangue dyn. Resultados: atualização em epidemiologia, Estrelas comparadas ao movimento fora de por hora em medicina de duque, Pesado que move-se para a frente: levantamento e laboratório médico. Método médio, qualquer teste, mostrou que o jazz farmacêutico, a contagem cbc, Movendo para cima. Mudança ponderada. Não sensível ao estoque completou adicionais. O. Toma uma média, que. O tamanho é de la misma con. 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Nesta seção, iremos apontar como diferentes períodos de tempo podem monitorar o momento e como as médias móveis podem ser benéficas na definição de stop-loss. Além disso, vamos abordar algumas das capacidades e limitações de médias móveis que se deve considerar quando usá-los como parte de uma rotina de negociação. Tendência Identificar tendências é uma das principais funções de médias móveis, que são utilizados pela maioria dos comerciantes que procuram fazer a tendência de seu amigo. As médias móveis são indicadores de atraso. O que significa que eles não prevêem novas tendências, mas confirmam as tendências uma vez estabelecidas. Como você pode ver na Figura 1, um estoque é considerado em uma tendência de alta quando o preço está acima de uma média móvel ea média está inclinada para cima. Por outro lado, um comerciante usará um preço abaixo de uma média descendente inclinada para confirmar uma tendência de baixa. Muitos comerciantes só consideram a realização de uma posição longa em um ativo quando o preço está negociando acima de uma média móvel. Esta regra simples pode ajudar a garantir que a tendência funciona no favor dos comerciantes. Momentum Muitos comerciantes iniciantes perguntam como é possível medir momentum e como médias móveis podem ser usados ​​para enfrentar tal façanha. A resposta simples é prestar muita atenção aos períodos de tempo usados ​​na criação da média, pois cada período de tempo pode fornecer informações valiosas sobre diferentes tipos de momentum. Em geral, momentum de curto prazo pode ser medido olhando para médias móveis que se concentram em períodos de tempo de 20 dias ou menos. Olhando para as médias móveis que são criadas com um período de 20 a 100 dias é geralmente considerado como uma boa medida de médio prazo momento. Finalmente, qualquer média móvel que usa 100 dias ou mais no cálculo pode ser usada como uma medida de momentum de longo prazo. O senso comum deve dizer-lhe que uma média móvel de 15 dias é uma medida mais apropriada do momentum de curto prazo do que uma média móvel de 200 dias. Um dos melhores métodos para determinar a força ea direção de um momento de ativos é colocar três médias móveis em um gráfico e, em seguida, prestar muita atenção para a forma como eles se acumulam em relação um ao outro. As três médias móveis que são geralmente utilizadas têm margens de tempo variáveis ​​numa tentativa de representar movimentos de preços a curto, médio e longo prazo. Na Figura 2, observa-se forte impulso ascendente quando as médias de curto prazo se situam acima das médias de longo prazo e as duas médias são divergentes. Por outro lado, quando as médias de curto prazo estão situadas abaixo das médias de longo prazo, a dinâmica está na direção descendente. Suporte Outro uso comum de médias móveis é determinar suportes de preços potenciais. Não é preciso muita experiência em lidar com médias móveis para perceber que a queda do preço de um recurso muitas vezes parar e inverter direção no mesmo nível que uma média importante. Por exemplo, na Figura 3 você pode ver que a média móvel de 200 dias foi capaz de sustentar o preço do estoque depois que ele caiu de sua alta perto de 32. Muitos comerciantes vão antecipar um salto fora das principais médias móveis e usará outros Indicadores técnicos como confirmação do movimento esperado. Resistência Uma vez que o preço de um ativo cai abaixo de um nível influente de suporte, como a média móvel de 200 dias, não é raro ver a ação média como uma barreira forte que impede que os investidores empurrar o preço de volta acima dessa média. Como você pode ver a partir do gráfico abaixo, essa resistência é muitas vezes usado por comerciantes como um sinal para ter lucros ou para fechar qualquer posições longas existentes. Muitos vendedores curtos também usarão essas médias como pontos de entrada porque o preço geralmente salta fora da resistência e continua seu movimento mais baixo. Se você é um investidor que está mantendo uma posição longa em um ativo que está negociando abaixo das principais médias móveis, pode ser no seu melhor interesse para observar esses níveis de perto, porque eles podem afetar muito o valor de seu investimento. Stop-Losses As características de apoio e resistência de médias móveis torná-los uma ótima ferramenta para gerenciamento de risco. A capacidade de mover médias para identificar lugares estratégicos para definir stop-loss ordens permite que os comerciantes para cortar perder posições antes que eles possam crescer qualquer maior. Como você pode ver na Figura 5, os comerciantes que detêm uma posição longa em um estoque e definir suas ordens stop-loss abaixo médias influentes podem salvar-se muito dinheiro. Usando médias móveis para definir stop-loss ordens é a chave para qualquer estratégia de negociação bem sucedida.

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