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Enregistrement W1839276324 · doi:10.5858/2004-128-308-icotis

In-house Calibration of the International Sensitivity Index or Calibration Curve for Determination of the International Normalized Ratio

2004· article· en· W1839276324 sur OpenAlexaffabout
William Brien, Linda Crawford, Anne Raby, Harold Richardson

Notice bibliographique

RevueArchives of Pathology & Laboratory Medicine · 2004
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAtrial Fibrillation Management and Outcomes
Établissements canadiensUniversity Health Network
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCalibrationCalibration curveSensitivity (control systems)Context (archaeology)StatisticsMedicineMathematicsEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

CONTEXT: The international normalized ratio (INR) has been used since 1983 to standardize prothrombin time results for patients on oral anticoagulants. However, significant interlaboratory variations have been noted. Attempts have been made to address these differences with the use of instrument-specific International Sensitivity Index (ISI) values and in-house calibration of ISI values. OBJECTIVE: To assess the performance of laboratories using a calibration curve for INR testing. DESIGN: Attempts to improve performance of the INR include the use of instrument-specific ISI values, model-specific ISI values, in-house calibration of ISI values, and more recently, the preparation of a calibration curve. Several studies have shown an improvement in performance using these procedures. In this study of licensed laboratories performing routine coagulation testing in the Province of Ontario, Canada, the determination of the INR by a calibration curve was compared with the laboratories' usual method of assessment. These methods were subsequently analyzed by comparing the results to instrument-specific ISI, model-specific ISI, and in-house calibrators. International normalized ratios derived by both methods were analyzed for accuracy and precision. The stability of a calibration curve was also investigated. RESULTS: Performance of INR testing has improved with use of a calibration curve or in-house calibrators. CONCLUSION: The results confirm that either in-house calibrators or the calibration curve improve performance of INR testing. The calibration curve may be easier to use and appears stable up to 4 months.

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)0,015
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,037
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,020
Score d'incertitude au seuil0,080

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0150,037
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,003

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 Opus0,029
Tête enseignante GPT0,319
Écart entre enseignants0,290 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations8
Publié2004
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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