Generation and optimization of the self‐administered bleeding assessment tool and its validation as a screening test for von Willebrand disease
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION/AIM: Our aim was to generate, optimize and validate a self-administered bleeding assessment tool (self-BAT) for von Willebrand disease (VWD). METHODS: In Phase 1, medical terminology in the expert-administered International Society on Thrombosis and Haemostasis (ISTH)-BAT was converted into a Grade 4 reading level to produce the first version of the Self-BAT which was then optimized to ensure agreement with the ISTH-BAT. In Phase 2, the normal range of bleeding scores (BSs) was determined and test-retest reliability analysed. In Phase 3, the optimized Self-BAT was tested as a screening tool for first time referrals to the Haematology clinic. RESULTS: Bleeding score from the final optimized version of the Self-BAT showed an excellent intra-class correlation coefficient (ICC) of 0.87 with ISTH-BAT BS in Phase 1. In Phase 2, the normal range of BSs for the optimized Self-BAT was determined to be 0 to +5 for females and 0 to +3 for males and excellent test-retest reliability was shown (ICC = 0.95). In Phase 3, we showed that a positive Self-BAT BS (≥6 for females, ≥4 for males) has a sensitivity of 78%, specificity of 23%, positive predictive value (PPV) of 0.15 and negative predictive value (NPV) of 0.86 for VWD; these figures improved when just the females were analysed; sensitivity of 100%, specificity of 21%, PPV = 0.17 and NPV = 1.0. CONCLUSION: We show an optimized Self-BAT can generate comparable BS to the expert-administered ISTH-BAT and is a reliable, effective screening tool to incorporate into the assessment of individuals, particularly women, referred for a possible bleeding disorder.
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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 | 0,021 | 0,031 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».