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Enregistrement W2328176302 · doi:10.1055/s-0035-1564834

Platelet Function Tests

2016· review· en· W2328176302 sur OpenAlexaff
Marie Lordkipanidzé

Notice bibliographique

RevueSeminars in Thrombosis and Hemostasis · 2016
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAntiplatelet Therapy and Cardiovascular Diseases
Établissements canadiensUniversité de Montréal
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPlateletFunction (biology)MedicineInternal medicineBiologyCell biology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Traditionally developed for diagnosis of bleeding disorders, platelet function assays have become increasingly used in basic research on platelet physiology, in phenotype-genotype associations in bleeding disorders, in drug development as surrogate endpoints of efficacy of new antiplatelet therapy, and to an extent, in the monitoring of antiplatelet therapy in clinical practice to predict thrombotic and bleeding risk. A multiplicity of platelet function assays is available to measure the level of platelet activity in various settings. These include assays that are restricted to a specialized laboratory as well as point-of-care instruments meant to investigate platelet function at patient bedside. Unlike tests that determine a defined quantity or measurement of a clinical biomarker (e.g., cholesterol or blood pressure), platelet function testing assesses the dynamics of living cells, which immediately presents a series of unique problems to any laboratory or clinic. This article presents currently used platelet function assays and discusses important variables to take into account when performing these assays, including preanalytical issues and difficulties in interpreting platelet function test results.

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 candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Autre devis · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,989
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
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 Opus0,056
Tête enseignante GPT0,354
Écart entre enseignants0,298 · 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.

Devis d'étudeAutre devis
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

Citations72
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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