A multicentred study to validate a consensus bleeding assessment tool developed by the biomedical excellence for safer transfusion collaborative for use in patients with haematological malignancy
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: There continues to be uncertainty about the optimal approach to documenting bleeding data in platelet transfusion trials, with a desire to apply a common assessment tool across all trials. With this in mind, a consensus bleeding assessment tool (BAT) has been developed by the Biomedical Excellence for Safer Transfusion (BEST) collaborative, based on review of data collection forms used in published randomized trials and following content validation with a range of healthcare professionals at seven haematology centres through BEST members. This study aimed to evaluate reliability and reproducibility of the consensus BAT. METHODS: Replicated clinical assessments of bleeding were undertaken by participants with haematological malignancies recruited at four haematology centres in an international, multicentred, observational study. Concordance of repeat assessments was calculated for agreement in site and grade of bleeding observed. RESULTS: Forty patients consented to participate, and 13 trained bleeding assessors collected these data. Bleeding assessments were carried out on 113 separate days. Of all 225 bleeding assessments, 204 were compared for grade concordance, and 160 were compared for site concordance. There was very good grade concordance (83%, 95% confidence interval 74-93%) and good bleeding site concordance (69%, 95% confidence interval 57-79%) in observations of bleeding. Discordance was primarily in relation to assessing skin bleeding. CONCLUSIONS: Alongside a structured training programme, levels of concordance for a consensus BAT were high. Researchers using assessment tools for bleeding need to balance comprehensive data collection against potential loss of accuracy for some types of bleeding, such as skin findings.
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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 | 0,001 |
| 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 ».