Misdiagnosis of primary immune thrombocytopenia and frequency of bleeding: lessons from the McMaster ITP Registry
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
/L from a tertiary hematology clinic in Canada were eligible. Patients completed a panel of investigations and were managed per clinical need. Two hematologists initially determined the cause of the thrombocytopenia using standard criteria and reevaluated the diagnosis over time, which was adjudicated at regular team meetings. Bleeding was graded from 0 (none) to 2 (severe) prospectively using an ITP-specific tool. Data were validated by duplicate chart review and source verification. Between 2010 and 2016, 614 patients were enrolled. Median follow-up for patients with >1 visit was 1.7 years (interquartile range, 0.8-3.4). At registration, 295 patients were initially diagnosed with primary ITP; of those, 36 (12.2%) were reclassified as having a different diagnosis during follow-up. At registration, 319 patients were initially diagnosed with another thrombocytopenic condition; of those, 10 (3.1%) were ultimately reclassified as having primary ITP. Of 269 patients with a final diagnosis of primary ITP, 56.5% (95% confidence interval [CI], 50.4-62.5] experienced grade 2 bleeding at 1 or more anatomical site, and 2.2% (95% CI, 0.8-4.8) had intracranial hemorrhage. Nearly 1 in 7 patients with primary ITP were misdiagnosed. Grade 2 bleeding was common. Registry data can help improve the clinical and laboratory classification of patients with ITP.
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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 découle