Comparison of Stress-Hemoconcentration Correction Techniques for Stress-Induced Coagulation
Notice bibliographique
Résumé
When examining stress effects on coagulation, arithmetic correction is typically used to adjust for concomitant hemoconcentration but may be inappropriate for coagulation activity assays. We examined a new physiologically relevant method of correcting for stress-hemoconcentration. Blood was drawn from healthy men (N = 40) during baseline, mental stress, and recovery, and factor VII activity (FVII:C), factor VIII activity (FVIII:C), activated partial thromboplastin time (APTT), prothrombin time (PT%), fibrinogen, D-dimer, and plasma volume were determined. Three hemoconcentration correction techniques were assessed: arithmetic correction and two reconstitution techniques using baseline plasma or physiological saline. Area-under-the-curve (AUC) was computed for each technique. For FVII:C, uncorrected AUC was significantly greater than AUC corrected arithmetically. For PT%, uncorrected AUC was significantly greater than AUC corrected with saline or arithmetically. For APTT, uncorrected AUC was significantly less than AUC corrected with saline and greater than AUC corrected arithmetically. For fibrinogen, uncorrected AUC was significantly greater than AUC corrected with saline or arithmetically. For D-dimer, uncorrected AUC was significantly greater than AUC corrected arithmetically. No differences in AUC were observed for FVIII:C. Saline reconstitution seems most appropriate when adjusting for hemoconcentration effects on clotting time and activity. Stress-hemoconcentration accounted for the majority of coagulation changes.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
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.
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 tête enseignante, 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 ».