Generation and optimization of the self‐administered pediatric bleeding questionnaire and its validation as a screening tool for von Willebrand disease
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Our objective was to generate, optimize, and validate a self-administered pediatric bleeding questionnaire (Self-PBQ) as a screening tool for von Willebrand disease (VWD) in children referred to the hematology clinic for the first time. STUDY DESIGN: The Self-PBQ was generated by combining the validated expert-administered PBQ and the International Society on Thrombosis and Hemostasis (ISTH) bleeding assessment tool (BAT). Medical terminology was translated into lay language requiring a grade 4 reading level. In Phase 1, the Self-PBQ was optimized and the level of agreement between the Self-PBQ and the expert-administered PBQ was determined. Phase 2 established the normal range of bleeding scores (BSs) of the Self-PBQ. Phase 3 examined the Self-PBQ as a screening tool for first-time referrals to the hematology clinic. RESULTS: The Self-PBQ is a reliable surrogate for the expert-administered PBQ with an excellent intraclass correlation (ICC) of 0.917. The Self-PBQ was scored with the PBQ and the ISTH-BAT scoring systems, for which its normal BS ranges are -1 to 2 or 0 to 2, respectively. A positive Self-PBQ BS (≥3) had a sensitivity of 78%, a specificity of 37%, a positive predictive value of 0.18, and a negative predictive value of 0.91 for identifying VWD in children being investigated by a hematologist for a bleeding disorder. CONCLUSION: The Self-PBQ generates comparable BSs to the expert-administered PBQ and is a reliable, reasonably sensitive screening tool to incorporate into the assessment of children presenting to a hematologist for the investigation of an inherited bleeding disorder.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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.
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 ».