A new tool to assess bleeding severity in patients with chemotherapy‐induced thrombocytopenia (CME)
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Current scales to measure bleeding in clinical trials are inadequate. The aim of this study was to develop a simple, valid, and reliable measurement tool to categorize the severity of bleeding in patients with chemotherapy-induced thrombocytopenia (CIT). STUDY DESIGN AND METHODS: Measurement theory was used to develop the Bleeding Severity Measurement Scale (BSMS) in four steps: 1) identification of the patient population, 2) item generation and reduction, 3) reviewing the items and formatting the scale, and 4) evaluation of psychometric properties. Feasibility was tested in a pilot study. Content and face validity were assessed by expert review. Psychometric evaluation included determination of intra- and interrater reliability and construct and criterion validity. RESULTS: The final BSMS defined two grades of bleeding: not clinically significant (Grade 1) and clinically significant (Grade 2). Grade 2 bleeds were defined as bleeds resulting in morbidity, requiring interventions, or directly causing death. The BSMS had excellent interrater (intraclass correlation coefficient [ICC], 0.80) and intrarater (ICC, 1.0) reliability and good construct and criterion validity. The BSMS distinguished between patients with different bleeding severities. CONCLUSION: Using rigorous methods, we designed a simple bleeding assessment tool with excellent psychometric properties for patients with CIT. Use of this scale in clinical trials should provide valid and reliable assessments of bleeding.
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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 | 0,006 | 0,022 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,002 |
| 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) | 0,003 | 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 ».