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Multivariable Discriminant Analysis for the Differential Diagnosis of Microcytic Anemia

机译：小细胞贫血的鉴别诊断的多变量判别分析

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摘要

Introduction. Iron deficiency anemia and thalassemia are the most common causes of microcytic anemia. Powerful statistical computer programming enables sensitive discriminant analyses to aid in the diagnosis. We aimed at investigating the performance of the multiple discriminant analysis (MDA) to the differential diagnosis of microcytic anemia. Methods. The training group was composed of 200 β-thalassemia carriers, 65 α-thalassemia carriers, 170 iron deficiency anemia (IDA), and 45 mixed cases of thalassemia and acute phase response or iron deficiency. A set of potential predictor parameters that could detect differences among groups were selected: Red Blood Cells (RBC), hemoglobin (Hb), mean cell volume (MCV), mean cell hemoglobin (MCH), and RBC distribution width (RDW). The functions obtained with MDA analysis were applied to a set of 628 consecutive patients with microcytic anemia. Results. For classifying patients into two groups (genetic anemia and acquired anemia), only one function was needed; 87.9% β-thalassemia carriers, and 83.3% α-thalassemia carriers, and 72.1% in the mixed group were correctly classified. Conclusion. Linear discriminant functions based on hemogram data can aid in differentiating between IDA and thalassemia, so samples can be efficiently selected for further analysis to confirm the presence of genetic anemia.
机译：介绍。缺铁性贫血和地中海贫血是小细胞性贫血的最常见原因。强大的统计计算机程序可实现敏感的判别分析，以帮助诊断。我们旨在研究多判别分析（MDA）对小细胞性贫血的鉴别诊断的性能。方法。训练小组由200名β-地中海贫血携带者，65名α-地中海贫血携带者，170名铁缺乏性贫血（IDA）和45例地中海贫血和急性期反应或铁缺乏的混合病例组成。选择了一组可能检测组之间差异的潜在预测参数：红细胞（RBC），血红蛋白（Hb），平均细胞体积（MCV），平均细胞血红蛋白（MCH）和RBC分布宽度（RDW）。通过MDA分析获得的功能应用于一组628例连续的小细胞性贫血患者。结果。要将患者分为两类（遗传性贫血和获得性贫血），只需要一种功能即可；混合组中正确分类了87.9％的β-地中海贫血携带者，83.3％的α-地中海贫血携带者和72.1％。结论。基于血流图数据的线性判别函数可以帮助区分IDA和地中海贫血，因此可以有效地选择样本进行进一步分析，以确认是否存在遗传性贫血。

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