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Enregistrement W2337442037 · doi:10.1309/ajcp8mwu4qstclpu

Protein C Assay Performance

2012· article· en· W2337442037 sur OpenAlexaff
Jason M. Baron, Stephen M. Johnson, Marlies Ledford-Kraemer, Catherine P.M. Hayward, Piet Meijer, Elizabeth M. Van Cott

Notice bibliographique

RevueAmerican Journal of Clinical Pathology · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueBlood Coagulation and Thrombosis Mechanisms
Établissements canadiensMcMaster University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésChromogenicReagentCoagulationBradford protein assayMedicineChromatographyImmunologyChemistryInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

To determine the performance and frequency of protein C reagents currently used by clinical laboratories, we analyzed North American Specialized Coagulation Laboratory Association (NASCOLA) protein C proficiency testing data from 6 surveys conducted in 2009 and 2010 (2009-1 to 2009-3 and 2010-1 to 2010-3). Interlaboratory coefficients of variation (CV) for commonly used reagents on a survey with normal protein C ranged from 8% to 12% for antigenic assays, from 4% to 7% for chromogenic activity assays, and from 7% to 22% for clot-based activity assays. CVs for commonly used reagents on specimens with abnormal protein C ranged from 15% to 24% for antigenic, 4% to 11% for chromogenic, and 10% to 17% for clot-based assays (averaged across 3 surveys). Some reagents were used by relatively few laboratories and therefore additional study may be needed for those reagents. For all commonly used reagents, biases were usually small and often not statistically significant. All assessed reagents were clinically accurate, and were considered acceptable options for a specialized coagulation laboratory.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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 enseignants0,448
Score d'incertitude au seuil0,263

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,071
Tête enseignante GPT0,397
Écart entre enseignants0,325 · 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

Citations21
Publié2012
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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