WETENSCHAPPELIJK jaarverslag 2012 ABSTRACTS POSTERS WETENSCHAPSDAG SFG 2012 METHOD: For 217 EDTA blood samples we compared leukocyte differentiation by a hematology analyzer (LH750; Beckman Coulter) and flow cytometry using both Leukoflow (10 antibodies) and Cytodiff™ (6 antibodies) protocols on a 5-color flow cytometer (FC500, Beckman Coulter). For 110 samples a 2x200 cell microscopic count was performed by 2 technicians. RESULTS: When comparing the results from both flow cytometric protocols with the hematology analyser and microscopy we see good correlations between the four techniques for the neutrophils (0.85-0.98), lymphocytes (0.90-0.98) and eosinophils (0.96-0.99). For monocytes the correlations are slightly lower (0.81-0.98). The correlations for basophils range from very poor (r=0.11, hematology analyser versus Leukoflow) to good (r=0.90, microscopy versus CytodiffTM). For immature granulocytes (counted by microscopy), the correlation with CytodiffTM and Leukoflow is 0.66 and 0.73 respectively. Microscopical blast counts correlate well with CytodiffTM and Leukoflow results (r=0.99 and 0.86 respectively). Plasma cell counts by microscopy correlated well with Leukoflow results (r=0.98). The automated gating software provided with the CytodiffTM protocol gave correct gating results for ~75% of the samples. CONCLUSION: Leukocyte differentiation by flow cytometry can be an alternative to screen samples flagged for microscopical review. In the Leukoflow protocol all non-classified cells are counted as basophils, resulting in poor correlations for the Leukoflow basophils counts. In routine practice this can be circumvented by comparing the basophil count by Leukoflow with that of the hematology analyzer. Discrepancies should be investigated because aberrant cell populations are present. This was corroborated by several abnormal samples in our dataset. Advantages of Leukoflow are its ability to identify plasma cells and to obtain a CD34-based blast count. For use in a routine diagnostic setting, automatic gating software, as provided with CytodiffTM, is an advantage, however an additional system to flag aberrant results is required. Differentiatie tussen bacteriële en niet-bacteriële infecties bij COPD patiënten met exacerbatie op de SEH. S. Denker1 G.J. Braunstahl1 Longziekten1 Infectieziekten3 , G.J.M. van de Geijn2 en T.L. Njo2 , J.G.M. Koeleman3 , E. Birnie4 , V.H. van Waning1 , Klinisch Chemisch Hematologisch Laboratorium2 , Leerhuis4 , Sint Franciscus Gasthuis, Rotterdam INLEIDING: Bij chronisch obstructieve longziekten (COPD) komen frequent benauwdheidsaanvallen (exacerbaties) voor, waarvan ongeveer 30% met een bacteriële oorzaak. De overige 70% wordt veroorzaakt door een virale infectie of andere oorzaak. Voor het correct starten met antibiotica is het belangrijk bacteriële en niet-bacteriële exacerbaties goed te onderscheiden. Hiervoor worden het sputum-aspect, absolute leukocytengetal, CRP en thoraxfoto’s gebruikt. Ongeveer 60% van de exacerbaties krijgt antibiotica. Er is dus sprake van overbehandeling, met als risico resistentieontwikkeling. VRAAGSTELLING: Wij testen of bacteriële en niet-bacteriële COPD exacerbaties beter onderscheiden kunnen worden met extra diagnostische bloedtesten, deels gebaseerd op flow cytometrie. Hierdoor zou het onnodig gebruik van antibiotica voorkomen kunnen worden. 116 METHODEN: Bij COPD patiënten die zich op de SEH presenteerden met een exacerbatie COPD (patiëntengroep) en COPD patiënten die ter controle op de longpoli kwamen (controlegroep), werden naast de gebruikelijke diagnostiek ook extra laboratorium , , Medische Microbiologie en Pagina 115
Pagina 117Scoor meer met een webshop in uw archief. Velen gingen u voor en publiceerden onderwijs catalogussen online.
SFG Jaarverslag 2012 Lees publicatie 130Home