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Enregistrement W2103095180 · doi:10.1002/pbc.22988

Platelet disorders in children: A diagnostic approach

2011· article· en· W2103095180 sur OpenAlexaff
Sara J. Israels, Walter H.A. Kahr, Victor S. Blanchette, Naomi L.C. Luban, Georges E. Rivard, Margaret L. Rand

Notice bibliographique

RevuePediatric Blood & Cancer · 2011
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiquePlatelet Disorders and Treatments
Établissements canadiensHospital for Sick ChildrenCentre Hospitalier Universitaire Sainte-JustineUniversity of ManitobaChildren's Hospital Research Institute of ManitobaManitoba Health
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicinePlateletPlatelet disorderBlood cancerMucocutaneous zoneFlow cytometryMedical diagnosisBlood Platelet DisordersPathologyImmunologyCancerInternal medicinePlatelet aggregation

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The investigation of children with suspected inherited platelet disorders is challenging. The causes of mucocutaneous bleeding are many, and specialized testing for platelet disorders can be difficult to access or interpret. An algorithm developed for the investigation of suspected platelet disorders provides a sequential approach to evaluating both platelet function abnormalities and thrombocytopenia. Investigation begins with a clinical evaluation and laboratory testing that is generally available, including platelet counting, peripheral blood cell morphology, and aggregometry. Based on results of initial investigations, the algorithm recommends specialized testing for specific diagnoses, including flow cytometry, immunofluorescence microscopy, electron microscopy, and mutational analysis.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,010
Score d'incertitude au seuil0,774

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,011
Tête enseignante GPT0,231
Écart entre enseignants0,220 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
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

Citations80
Publié2011
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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