Predictive value of the 4Ts scoring system for heparin-induced thrombocytopenia: a systematic review and meta-analysis
Notice bibliographique
Résumé
The 4Ts is a pretest clinical scoring system for heparin-induced thrombocytopenia (HIT). Although widely used in clinical practice, its predictive value for HIT in diverse settings and patient populations is unknown. We performed a systematic review and meta-analysis to estimate the predictive value of the 4Ts in patients with suspected HIT. We searched PubMed, Cochrane Database, and ISI Web of Science for studies that included patients with suspected HIT, who were evaluated by both the 4Ts and a reference standard against which the 4Ts could be compared. Quality of eligible studies was assessed by QUADAS-2 criteria. Thirteen studies, collectively involving 3068 patients, fulfilled eligibility criteria. A total of 1712 (55.8%) patients were classified by 4Ts score as having a low probability of HIT. The negative predictive value of a low probability 4Ts score was 0.998 (95% CI, 0.970-1.000) and remained high irrespective of the party responsible for scoring, the prevalence of HIT, or the composition of the study population. The positive predictive value of an intermediate and high probability 4Ts score was 0.14 (0.09-0.22) and 0.64 (0.40-0.82), respectively. A low probability 4Ts score appears to be a robust means of excluding HIT. Patients with intermediate and high probability scores require further evaluation.
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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 | 0,013 | 0,036 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,013 | 0,027 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,009 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 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 ».