Vitamin K‐dependent coagulation factor deficiency in trauma: a comparative analysis between international normalized ratio and thromboelastography (CME)
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The use of international normalized ratio (INR) to diagnose vitamin K-dependent coagulation factor (VitK-CF) deficiency in trauma has limitations (inability to predict bleeding and long turnaround times). Thromboelastography (TEG) assesses the entire coagulation process. With TEG, reaction time (TEG-R) is used to assess global coagulation factor activity and takes less than 10 minutes. We assessed the ability of TEG-R to detect VitK-CF deficiency in trauma, compared to the INR. STUDY DESIGN AND METHODS: A total of 219 trauma patients with INR, TEG, and all VitK-CF measured at admission were included. Demographics and laboratory tests, drugs, blood transfusions, and severity scores were analyzed. Specificity, sensitivity, positive predictive value (PPV), and negative predictive value (NPV) of INR (≥1.3 and ≥1.5) and TEG-R (>8 min) to diagnose VitK-CF deficits (≤50%) were calculated. Secondary outcomes included time to INR and TEG results. RESULTS: Overall, TEG-R performed worse than INR. TEG-R had a sensitivity of 33% (95% CI, 16%-55%), specificity of 95% (95% CI, 91%-98%), PPV of 47% (95% CI, 23%-72%), and NPV of 92% (95% CI, 87%-95%). An INR of 1.5 or greater had a sensitivity of 67% (95% CI, 45%-84%), specificity of 98% (95% CI, 96%-99.7%), PPV of 84% (95% CI, 60%-97%), and NPV of 96% (95% CI, 92%-98%). An INR of 1.3 or greater also had better sensitivity, PPV, and NPV. For patients on warfarin, the times to INR results and TEG completion were 58 (±23) and 92 (±40) minutes (p=0.07), respectively. TEG-R was abnormal in only one patient on warfarin. CONCLUSION: Our study suggests that TEG-R is not superior at identifying VitK-CF deficiency compared to INR in trauma.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».