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Enregistrement W1583065484 · doi:10.1017/s0317167100008945

Reliability of Point-of-Care Testing of INR in Acute Stroke

2008· article· en· W1583065484 sur OpenAlexafffundvenue
Theresa Green, Adnan Mansoor, Nancy Newcommon, Caroline J. Stephenson, Eileen Stewart, Michael D. Hill

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Neurological Sciences / Journal Canadien des Sciences Neurologiques · 2008
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAcute Ischemic Stroke Management
Établissements canadiensCalgary Laboratory ServicesUniversity of CalgaryFoothills Medical Centre
Organismes subventionnairesCalgary Laboratory Services
Mots-clésMedicinePoint-of-care testingEmergency departmentConcordancePoint of careIntraclass correlationStroke (engine)Confidence intervalEmergency medicineCoagulation testingAcute strokeProthrombin timeSurgeryInternal medicinePlateletPsychometricsPathology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: In the emergency department, portable point-of-care testing (POCT) coagulation devices may facilitate stroke patient care by providing rapid International Normalized Ratio (INR) measurement. The objective of this study was to evaluate the reliability, validity, and impact on clinical decision-making of a POCT device for INR testing in the setting of acute ischemic stroke (AIS). METHODS: A total of 150 patients (50 healthy volunteers, 51 anticoagulated patients, 49 AIS patients) were assessed in a tertiary care facility. The INR's were measured using the Roche Coaguchek S and the standard laboratory technique. RESULTS: The interclass correlation coefficient and 95% confidence interval between overall POCT device and standard laboratory value INRs was high (0.932 (0.69 - 0.78). In the AIS group alone, the correlation coefficient and 95% CI was also high 0.937 (0.59 - 0.74) and diagnostic accuracy of the POCT device was 94%. CONCLUSIONS: When used by a trained health professional in the emergency department to assess INR in acute ischemic stroke patients, the CoaguChek S is reliable and provides rapid results. However, as concordance with laboratory INR values decreases with higher INR values, it is recommended that with CoaguChek S INRs in the > 1.5 range, a standard laboratory measurement be used to confirm the results.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,016
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,064
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,016
Score d'incertitude au seuil0,083

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0160,064
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,038
Tête enseignante GPT0,274
Écart entre enseignants0,236 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2008
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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