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Enregistrement W2770386997 · doi:10.1136/jclinpath-2017-204724

Frequency of and reasons for paroxysmal nocturnal haemoglobinuria screening in patients with unexplained anaemia

2017· article· en· W2770386997 sur OpenAlexaff
James T. England, Bakul I. Dalal, Heather A. Leitch

Notice bibliographique

RevueJournal of Clinical Pathology · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineImmunology and Microbiology
ThématiqueComplement system in diseases
Établissements canadiensVancouver General HospitalSt. Paul's HospitalUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineParoxysmal nocturnal hemoglobinuriaPediatricsBioinformaticsInternal medicineImmunologyBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Referral to hematology for anemia is common. In paroxysmal nocturnal hemoglobinuria (PNH), cells deficient in the glycosylphosphatidyl inositol (GPI) anchor are lysed by complement. Eculizumab improves overall survival and quality of life while reducing hemolysis, transfusion requirements, and thrombosis. We evaluated the frequency of screening for PNH in patients with unexplained anemia. Key clinical features, laboratory data, and investigations were recorded for patients referred for anemia since 2010, without a specific cause found. PNH testing was done by flow cytometry. 540 patients had: anemia not yet diagnosed (NYD, n=318 (including unexplained iron deficiency, n=92; DAT-negative hemolysis, n=9)); anemia of chronic disease, n=173; and pancytopenia NYD, n=49. 82.4% had LDH testing done; 85.0% total bilirubin; 78.7% reticulocyte counts; and 40.6% haptoglobin level; 131 (24.2%) had possible hemolysis. PNH testing was done in 56 (10.4%). Those screened for PNH were more likely to have: younger age (P=0.04); a history of thrombosis (P<0.001); undergone a BMBx (P<0.001); received RBC transfusions (P=0.0018); or evidence of DAT-negative hemolysis (P<0.001). In summary, PNH was tested for in a minority of patients with unexplained anemia (10.4%) despite potential indicators of hemolysis in 24.2%. Increased screening could identify patients who would benefit from treatment and should be considered.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,010
Score d'incertitude au seuil0,407

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,058
Tête enseignante GPT0,374
Écart entre enseignants0,315 · 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 tête enseignante, 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
Publié2017
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Résumé présentoui

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