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Conduite à tenir devant une suspicion d’interférence analytique lors d’un immunodosage

Par : Contributeur(s) : Type de matériel : TexteTexteLangue : français Détails de publication : 2020. Sujet(s) : Ressources en ligne : Abrégé : RésuméConnaître et identifier les interférences analytiques est pour le biologiste médical un enjeu de la prestation de conseil fournie au prescripteur. En effet, ces interférences analytiques ont des conséquences souvent délétères sur la prise en charge des patients. La compréhension de leurs mécanismes et la maîtrise des procédures d’élimination est essentielle pour limiter ces erreurs de prise en charge. Face aux nombreux questionnements des cliniciens en pratique courante, nous proposons un algorithme de prise ne charge d’un échantillon lorsqu’une interférence est suspectée.Abrégé : Identifying analytical interference is a challenge for the medical biologist in providing advice to the prescriber. Indeed, these analytical interferences often have deleterious consequences on the care of patients. Understanding their mechanisms and mastering corrective procedures is essential to limit these management errors. Faced with the many questions from clinicians in current practice, we propose an algorithm for managing a sample when interference is suspected.
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RésuméConnaître et identifier les interférences analytiques est pour le biologiste médical un enjeu de la prestation de conseil fournie au prescripteur. En effet, ces interférences analytiques ont des conséquences souvent délétères sur la prise en charge des patients. La compréhension de leurs mécanismes et la maîtrise des procédures d’élimination est essentielle pour limiter ces erreurs de prise en charge. Face aux nombreux questionnements des cliniciens en pratique courante, nous proposons un algorithme de prise ne charge d’un échantillon lorsqu’une interférence est suspectée.

Identifying analytical interference is a challenge for the medical biologist in providing advice to the prescriber. Indeed, these analytical interferences often have deleterious consequences on the care of patients. Understanding their mechanisms and mastering corrective procedures is essential to limit these management errors. Faced with the many questions from clinicians in current practice, we propose an algorithm for managing a sample when interference is suspected.

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