Global haemostasis and point of care testing
Notice bibliographique
Résumé
The evaluation of the coagulation profile has used so far either clotting-based or chromogenic assays with different endpoints. Clotting-based techniques are the most used worldwide, and they certainly are useful for diagnosis of clotting factor deficiencies. However, the information provided is relatively limited, and therefore the individual profile of coagulation is poorly assessed. This is reflected by the weak correlation between the results of these assays and the clinical phenotype. Among the assays that benefited from technological advances, thrombin generation and thromboelastography are probably the most actively investigated, but they require specific instruments and are not fully automated. Their standardisation level is rapidly progressing, and they are progressively entering the clinical scene, with the attempt to provide additional information on the coagulation process and a meaningful clinical correlation. These inherited bleeding disorders frequently require replacement therapy using clotting factor concentrates that increase the plasma level of the missing clotting factor. The classical adjustment of the therapy is mainly based on the measurement of the plasma clotting activity of the protein administered. If one considers that a certain level of thrombin generated would predict clinical efficacy, monitoring of thrombin formation might offer new possibilities to individually predict the bleeding phenotype, select the most adapted therapeutic product and tailor the dose. The same holds true for thromboelastography/thromboelastometry which evaluate fibrin formation as well as clot resistance to fibrinolytic challenge, one step further down in the coagulation process. In this regard, these 2 assays could be seen as complementary in terms of information provided on the coagulation profile at the individual level.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».