A comparison of six major platelet function tests to determine the prevalence of aspirin resistance in patients with stable coronary artery disease
Notice bibliographique
Résumé
AIMS: We sought to compare the results obtained from six major platelet function tests in the assessment of the prevalence of aspirin resistance in patients with stable coronary artery disease. METHODS AND RESULTS: 201 patients with stable coronary artery disease receiving daily aspirin therapy (> or =80 mg) were recruited. Platelet aggregation was measured by: (i) light transmission aggregometry (LTA) after stimulation with 1.6 mM of arachidonic acid (AA), (ii) LTA after adenosine diphosphate (ADP) (5, 10, and 20 microM) stimulation, (iii) whole blood aggregometry, (iv) PFA-100, (v) VerifyNow Aspirin; urinary 11-dehydro-thromboxane B(2) concentrations were also measured. Eight patients (4%, 95% CI 0.01-0.07) were deemed resistant to aspirin by LTA and AA. The prevalence of aspirin resistance varied according to the assay used: 10.3-51.7% for LTA using ADP as the agonist, 18.0% for whole blood aggregometry, 59.5% for PFA-100, 6.7% for VerifyNow Aspirin, and finally, 22.9% by measuring urinary 11-dehydro-thromboxane B(2) concentrations. Results from these tests showed poor correlation and agreement between themselves. CONCLUSION: Platelet function tests are not equally effective in measuring aspirin's antiplatelet effect and correlate poorly amongst themselves. The clinical usefulness of the different assays to classify correctly patients as aspirin resistant remains undetermined.
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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 | 0,003 | 0,013 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».