Methodologic issues in the use of bleeding as an outcome in transfusion medicine studies
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Prophylactic platelet transfusions are given to thrombocytopenic patients to prevent bleeding. The benefit of platelet transfusions has frequently been assessed by measuring the count increment; however, more recently, an assessment of bleeding has been used because it is a more clinically relevant outcome measure. The purpose of this study was to identify platelet transfusion trigger studies that used bleeding as an outcome measure, compare and contrast methods used to document bleeding and analyze bleeding outcomes, and identify and discuss methodologic issues to consider when bleeding is used as a study outcome. STUDY DESIGN AND METHODS: A systematic search to identify platelet transfusion trigger studies was performed. Relevant articles were reviewed to identify how bleeding data was captured and analyzed, and methodologic considerations were identified. RESULTS: Seven articles meeting the predefined entry criteria were identified. Methods used to document bleeding included chart review and clinical assessment. The frequency of assessment and the type of personnel performing the assessment were variable. Four approaches to analysis were identified: descriptive; comparison of the proportions of patients having at least one bleed; comparison of patient days with bleeding expressed as a proportion of the total days at risk of bleeding; and time-to-event (first bleed) analysis. CONCLUSION: Methodologic issues for consideration when designing a clinical study with bleeding as the outcome measure included approaches to minimize bias in the documentation and classification of bleeding and selection of an analysis approach that is appropriate to the question being asked. The need for development of a valid and reliable bleeding scale was also identified.
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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 | 0,793 | 0,885 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,004 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,010 | 0,008 |
| Bibliométrie | 0,043 | 0,047 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,018 |
| Communication savante | 0,018 | 0,013 |
| Science ouverte | 0,011 | 0,008 |
| Intégrité de la recherche | 0,007 | 0,007 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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; l’étiquette directe de Gemma et le classifieur distillé Codex s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».