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Enregistrement W2566983112 · doi:10.1182/blood.v106.11.3982.3982

Pitfalls in Interpreting Platelet Function Tests in Thrombocytopenic Patients Referred by a Hematologist for Diagnostic Testing: Results from a Single Center Prospective Study.

2005· article· en· W2566983112 sur OpenAlexaff
Heather McKay, Jodi Seecharan, Karen A. Moffat, Nancy M. Heddle, Catherine P.M. Hayward

Notice bibliographique

RevueBlood · 2005
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiquePlatelet Disorders and Treatments
Établissements canadiensHamilton Regional Laboratory Medicine ProgramMcMaster University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicinePlateletInternal medicineRistocetinMedical recordGastroenterologyAsymptomaticVon Willebrand diseaseVon Willebrand factor

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract A recent survey of clinical laboratories indicated difficulties interpreting diagnostic platelet function testing when samples have reduced platelet counts. This is problematic considering the importance of such testing to establish diagnoses for some thrombocytopenic (TCP) disorders (e.g. Bernard Soulier Syndrome, BSS). Study goals: To evaluate findings and approaches suitable for interpreting platelet function results in TCP patients, a single center study was undertaken. Methods: Prospectively collected data on consecutively tested patients, referred for platelet function studies in Hamilton between May 1997–2005, was reviewed to identify individuals with TCP (defined as platelets <150x109/L). Medical records and laboratory databases were reviewed to obtain diagnostic information and laboratory results, including data for controls simultaneously tested at the same platelet count. Aggregation testing was done using platelet rich plasma (PRP), and most testing (80%) included: ADP, epinephrine, collagen and ristocetin, arachidonic acid and a thromboxane analague (U46619). % aggregation responses were compared to reference ranges (for samples with 250x109platelets/L) and diluted control results. Results: 17% (146/841) of individuals referred for testing had TCP. Information from medical records (available on 119/146 TCP patients) indicated diagnoses among patients included: TCP with platelet function defect (PFD; 61%), ITP (21%; 2 with associated PFD or acquired BSS), asymptomatic TCP (8%), TCP 2° to liver disease (4%), TCP 2° to known or suspected myelodysplasia (3%; 3 with PFD), lymphoma (n=1), von Willebrand disease (2%; types: 2B, n=2; 2M, n=1 with liver disease), Gaucher’s disease (n=1) and phospholipid antibody syndrome (n=1). TCP platelet disorders included: BSS (n=2; 1 acquired), asymptomatic MHY9 related disorder (n=1), autosomal dominant (AD) TCP with predisposition to AML (n=1), undefined AD TCP with PFD (n=15), and disorders with other/uncertain inheritance (n=23). Median (range) platelet counts (x109 /L) of patients were 99.5 (11–149) for CBC, and 159 (9–268) for PRP tested. 2% had micro TCP and 10% macro TCP. % aggregation data showed an influence of platelet count on responses in accumulated data from control tests, and for 4 controls tested with the full agonist panel at standardized reduced platelet counts. Most % aggregation responses for control samples with ≥150x109 platelets/L were within reference ranges, except with ADP and epinephrine. False positives were seen with low dose ristocetin. Many patients with TCP and PFD had reduced responses whereas those without PFD had responses similar to controls. The data from controls was important for diagnostic interpretations. Conclusions: Laboratories need to be cautious in interpreting platelet function tests when samples have reduced platelet counts. A strategy for interpreting findings, using accumulated information from controls tested at low platelet counts, is helpful. Currently, many individuals referred by hematologists for platelet function testing with TCP have PFD due to undefined problems, many of which appear to be inherited.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,008
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,020
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,008
Score d'incertitude au seuil0,042

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0080,020
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,024
Tête enseignante GPT0,272
Écart entre enseignants0,248 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations0
Publié2005
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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