Point of care ultrasound in haemophilia: Building a strong foundation for clinical implementation
Notice bibliographique
Résumé
.Haemophilia A and B are X-linked recessive diseases that result in a deficiency in coagulation factor VIII and IX respectively. These low levels of factor cause a decrease in thrombin formation, which in turn promotes haemorrhage into articular joints.1 The resultant blood products stimulate chondrocyte apoptosis, synovitis and subchondral bone changes, leading to arthropathy.2 Even a single episode of haemarthrosis can potentially increase the risk of poor long-term joint outcomes.3, 4 Accurate diagnosis and timely therapy of joint haemorrhage are then critical to patient care. Investigators utilize physical assessment for diagnosis; however, recent studies have shown that the physical exam alone lacks accuracy in determining the extent of haemarthrosis and its resolution.3, 5, 6 As a result, patients/providers may prematurely lower their factor treatment doses and return to normal physical activity, which may lead to re-bleeding. Several imaging modalities are used in the diagnosis of haemarthrosis. Ultrasound (US), when compared to magnetic resonance imaging (MRI) and computed tomography (CT), is quick, non-ionizing, inexpensive and accurate in diagnosing soft tissue abnormalities in patients with haemophilia.3, 7 Point-of-care-ultrasound (POC-US) has recently gained recognition in its use as an adjunct tool in the haemophilia setting.6, 8 However, the user dependency of POC-US necessitates that users be properly trained and competent in the technology to avoid misuse and misdiagnosis. Guidelines and recommendations should be established to facilitate appropriate training, use, and implementation of POC-US as a diagnostic tool in haemophilia.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,114 | 0,206 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,006 |
| Communication savante | 0,013 | 0,020 |
| Science ouverte | 0,008 | 0,019 |
| Intégrité de la recherche | 0,013 | 0,019 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,033 | 0,013 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».