ОЦЕНКА ЭФФЕКТИВНОСТИ ИСПОЛЬЗОВАНИЯ АВТОМАТИЧЕСКИХ АНАЛИЗАТОРОВ ПРИ ОБЩЕМ АНАЛИЗЕ МОЧИ
Том 6 № 6 Part 2 (2026): Евразийский журнал академических исследований 21-28
Аннотация
В статье представлен сравнительный анализ эффективности автоматического анализатора мочи (Urit-2000) и метода ручной микроскопии при проведении общего анализа мочи в Городском медицинском консультативно-диагностическом центре города Ташкента. В ходе исследования было изучено 370 образцов мочи, из которых 87 были исследованы только методом ручной микроскопии, а 283 — с использованием автоматического анализатора. Для определения степени согласованности между двумя методами 39 образцов были исследованы параллельно обоими способами. Для оценки воспроизводимости анализатора 10 образцов были исследованы на автоматическом анализаторе по пять раз каждый (всего 50 измерений). Полученные результаты показали, что автоматический анализатор обеспечивает высокую скорость исследования, стандартизацию и высокую воспроизводимость результатов. Однако при выявлении некоторых патологических элементов осадка мочи (цилиндров, кристаллов и атипичных клеток) метод ручной микроскопии продемонстрировал более высокую эффективность. В заключение рекомендуется комбинированное применение обоих методов в лабораторной практике: использование автоматического анализатора на этапе скрининга и ручной микроскопии для подтверждения патологических результатов
Ключевые слова:
Библиографические ссылки
Larkey N.E., Obiorah I.E. Advances and Progress in Automated Urine Analyzers. Clinical Laboratory Medicine, 2024.
Walczak M., Boisvert D., Maharjan A.S. Road to Automated Urinalysis Analyzer: Validation of Sysmex UN-3000 to Supplant Manual Urinalysis. American Journal of Clinical Pathology, 2024.
De Bruyne S., De Kesel P. Applications of Artificial Intelligence in Urinalysis: Is the Future Already Here? Clinical Chemistry, 2023.
Arslan F., va boshqalar. Comparison of LX-8000R and UriSed 2 Automated Urine Analyzers with Manual Microscopy. Journal of Medical Biochemistry, 2022.
Park J., va boshqalar. Comparison of Cobas 6500, UN3000-111b and iRICELL 3000 Automated Urinalysis Systems with Manual Microscopy. Practical Laboratory Medicine, 2021.
Srinivasan R., va boshqalar. A Review on Various Methods for Recognition of Urine Particles Using Digital Microscopic Images of Urine Sediments. Biomedical Signal Processing and Control, 2021.
Xu C., Pu K. Artificial Urinary Biomarker Probes for Diagnosis. Nature Reviews Bioengineering, 2024.
McKay G.N., va boshqalar. Lens-Free Holographic Imaging for Urinary Tract Infection Screening. Journal of Clinical Microbiology, 2022.
Goswami D., Aggrawal H.O., Gupta R., Agarwal V. Urine Microscopic Image Dataset for Deep Learning. Data in Brief, 2021.
Kim, J., va boshqalar. Performance evaluation of an automated digital imaging urine sediment analyzer in human clinical samples. Journal of Clinical Laboratory Analysis, 2020.
Lee, W., va boshqalar. Comparison of the automated urinalysis system with manual microscopy for the detection of cells and crystals in urine. PLOS ONE, 2020.
Oyaert, M., & Delanghe, J. R. Progress in Automated Urinalysis: A Systematic Review. Annals of Laboratory Medicine, 2019.
Cho, J., va boshqalar. Performance Evaluation of the UN-Series Automated Urinalysis System for Urine Particle Analysis. Journal of Clinical Laboratory Analysis, 2023.
Chen, J., va boshqalar. Clinical evaluation of a new automated urine sediment analyzer based on deep learning. Practical Laboratory Medicine, 2022.
Bottini, A., va boshqalar. Comparison of the new automated urine analyzer UN-3000 with manual microscopy. Clinica Chimica Acta, 2020.
Загрузки
Опубликован
Выпуск
Раздел
Как цитировать