Performance characteristics of an automated latex immunoturbidimetric assay [HemosIL ® HIT-Ab (PF4-H) ] for the diagnosis of immune heparin-induced thrombocytopenia
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Heparin-induced thrombocytopenia (HIT) is a prothrombotic drug reaction caused by platelet-activating anti-PF4/heparin antibodies. Given time-sensitive treatment considerations, a rapid and accurate laboratory test for HIT antibodies is needed. AIMS: , a rapid, on-demand, fully-automated, latex immunoturbidimetric assay (LIA), for diagnosis of HIT. METHODS: We evaluated LIA sensitivity, specificity, negative (NPV) and positive predictive value (PPV), negative (LR-) and positive likelihood ratio (LR+), using citrated-plasma from 429 patients (prospective cohort study of 4Ts scoring; HIT, n=31), and from consecutive HIT patients (n=125), using reference standard serotonin-release assay (SRA). Comparators included two PF4-dependent enzyme-immunoassays (EIAs). We used stratum-specific likelihood ratios (SSLRs) to determine how differing magnitudes of LIA-positivity influenced post-test probability of HIT. RESULTS: LIA operating characteristics were: sensitivity=97.4% (152/156); specificity=94.0% (374/398); PPV=55.6% (30/54); and NPV=99.7% (374/375). At manufacturers' cutoffs, LIA specificity and PPV were superior to the EIAs. Although a negative LIA pointed strongly against HIT (LR-, 0.034), the post-test probability was ~2% with high 4Ts score. The LIA's LR+ was high (16.0), with SSLRs rising substantially with greater LIA-positivity: 5.7 (1.0-4.9U/mL), 31 (5.0-15.9U/mL), and 128 (≥16U/mL). A LIA-positive result (at 1.0 cutoff) indicated at least 24% HIT probability (low 4Ts score), rising to 90% with high 4Ts score. CONCLUSIONS: Although approximately 1 in 40 SRA-positive patients tested LIA-negative, the LIA's high NPV and PPV indicate that this rapid assay is useful for the diagnostic evaluation of HIT, including in low pre-test situations.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
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 | 0,007 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,003 | 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 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 ».