Pitfalls in the diagnosis of heparin‐Induced thrombocytopenia: A 6‐year experience from a reference laboratory
Notice bibliographique
Résumé
Heparin-induced thrombocytopenia (HIT) is caused by platelet-activating antibodies against complexes of platelet factor 4 (PF4) and heparin. The diagnosis of HIT is contingent on accurate and timely laboratory testing. Recently, alternative anticoagulants for the treatment of HIT have been introduced along with algorithms for better HIT diagnosis. However, the increased reliance on immunoassays for the diagnosis of HIT may have harmful consequences due to the high rate of false positive results. To compare trends and implications of current HIT testing approaches, we analyzed results over a six-year period from the McMaster University Platelet Immunology Reference Laboratory. From 2008 to 2013, 8,546 samples were investigated for HIT using both an in-house IgG-specific anti-PF4/heparin enzyme immunoassay (EIA) and the serotonin-release assay (SRA). Of 8,546 samples tested, 13.4% were true-positives (positive in both assays); 65.6% were true-negatives (negative in both assays); 20.9% were presumed false positive for HIT (EIA-positive/SRA-negative); and 0.2% were EIA-negative/SRA-positive. The frequency of EIA-positive/SRA-negative results increased over time (from 12.9% in 2008 to 22.9% in 2013). We found that the number of SRA-negative samples was reduced from referring centers that used an immunoassay as an initial screen; however, 41% of those samples tested negative in the immunoassay and in the SRA at the reference laboratory. The suspicion of HIT continues at a high rate and the agreement between the EIA and SRA test results remains problematic.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,013 | 0,028 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
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 ».