Spectral Analysis of Platelet Oscillations in Cyclic Thrombocytopenia.
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Abstract 4459 Introduction Cyclic thrombocytopenia (CT) is a rare autoimmune condition characterized by predictable oscillations in platelet count levels. Periodic platelet cycles in CT have not been well characterized. Methods We studied three patients with wide platelet count fluctuations to identify patterns consistent with CT. Medical charts were reviewed and platelet levels and treatments were abstracted. Platelet counts were plotted over time for each patient. Spectral analyses were completed using the method of Lomb and Scargle to determine if platelet count fluctuations were random or had a stable period of oscillation. Where stable periods were identified (fixed time from peak to peak) the likelihood of those periods being random was calculated using the false-alarm probability. Results Regular periods of platelet oscillation were identified for each patient (Table 1). Periods varied between 23 and 42 days and were not random. Patient I had a 2-year remission induced by immune suppressive medications during which time the platelet count was normal and stable. Platelet count oscillation amplitudes were 350 ×109/L both at presentation of CT and at relapse. Gradual building and decaying of oscillations were noted at the onset of relapse, and remission, respectively. Patient II Matching a sine curve to the platelet data demonstrated that platelet nadirs of <20 ×109/L could be predicted to within 4 days for every cycle up to one year in advance. Patient III had typical CT oscillations for 6 years, but thereafter platelet fluctuations became random and no regular period was observed. Treatment with eltrombopag, a thrombopoietin (TPO) mimetic agent for 5 days resulted in a peak platelet count peak in excess of 1200 ×109/L in this patient. Conclusion In three patients with CT, we identified regular periodic oscillations in platelet counts that were non-random. Some patients have predictable cycles that may allow timed delivery of treatments such as TPO-mimetic agents. These findings may provide insight into the nature of the autoantibody in CT. Disclosures: Arnold: Hoffman-LaRoche: Research Funding; Amgen: Consultancy, Honoraria.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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.
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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 tête enseignante, 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 ».