The challenges of measuring bleeding outcomes in clinical trials of platelet transfusions
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Many platelet (PLT) transfusion trials now use bleeding as a primary outcome; however, previous studies have shown a wide variation in the amount (5%-70%) and type of bleeding documented. Differences in the way bleeding has been identified, recorded, and graded may account for some of this variability. This study's aim was to compare trials' method to document and grade bleeding. STUDY DESIGN AND METHODS: Data were collected via three methods: a review of study publications, study case report forms, and a questionnaire sent to the authors. Authors of randomized controlled trials of PLT transfusion that used bleeding as an outcome measure were identified from the searches reported by two recent systematic reviews. Twenty-four authors were contacted, and 13 agreed to participate. Data submitted were reviewed and summarized. RESULTS: More recent studies with trained bleeding assessors, detailed documentation, and expanded grading systems have reported higher overall levels of bleeding. The World Health Organization grading system was widely used to grade bleeding, but there was no consistency in the bleeding grade definitions. For example, bleeding classified as Grade 2 in some studies (spreading petechiae) was classified as Grade 1 in other studies. CONCLUSIONS: This study has highlighted differences in the method of recording and grading bleeding, which may account for some of the variation in reported bleeding rates. To ensure that differences between studies can be attributed to trial interventions or types of participant included, this study group is developing consensus bleeding definitions, a standardized approach to record and grade bleeding, and guidance notes to educate and train bleeding assessors.
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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 | 0,861 | 0,932 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,004 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,015 | 0,013 |
| Bibliométrie | 0,023 | 0,027 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,016 |
| Communication savante | 0,025 | 0,020 |
| Science ouverte | 0,013 | 0,013 |
| Intégrité de la recherche | 0,008 | 0,012 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,002 |
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; l’étiquette directe de Gemma et le classifieur distillé Codex s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».