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Enregistrement W2059579064 · doi:10.1159/000320279

Current Strategies in Diagnosis of Inherited Storage Pool Defects

2010· article· en· W2059579064 sur OpenAlexaboutno aff
Kirstin Sandrock, Barbara Zieger

Notice bibliographique

RevueTransfusion Medicine and Hemotherapy · 2010
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiquePlatelet Disorders and Treatments
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHermansky–Pudlak syndromePlateletMedicinePlatelet disorderChédiak–Higashi syndromePathophysiologyBone marrowPathologySurgeryImmunologyInternal medicineLung

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Inherited platelet defects lead to bleeding symptoms of varying severity. Typically, easy bruising, petechiae, epistaxis, and mucocutaneous bleeding are observed in affected patients. The platelet defects are classified into disorders affecting either platelet surface receptors or intracellular organelles of platelets. The latter are represented by platelet storage pool diseases (SPD) which share a defect of platelet granules. Platelet α-granules, δ-granules, or both may be affected resulting in the clinical picture of α-SPD (e.g. Gray platelet syndrome, Quebec platelet disorder, arthrogryposis, renal dysfunction, and cholestasis syndrome), δ-SPD (e.g. Hermansky-Pudlak syndrome, Chediak-Higashi syndrome, Griscelli syndrome), or αδ-SPD (e.g. X-linked thrombocytopenia, Wiskott-Aldrich syndrome). Diagnosis of SPD is very extensive and requires platelet aggregation and flow cytometry analyses with interpretation from a specialist. Many of these disorders share common treatments, however, efficacy can vary between different patients. Therapy regiments with tranexamic acid, DDAVP, activated FVIIa, and platelet transfusions have been published. Stem cell or bone marrow transplantations are preserved for severe defects. Here, we describe the pathophysiology, clinical manifestations, and diagnosis of the major human SPDs.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,011
Score d'incertitude au seuil0,036

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0030,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0110,006

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 Opus0,019
Tête enseignante GPT0,309
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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations51
Publié2010
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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