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Enregistrement W2795748548 · doi:10.1111/vec.12710

Multicenter in vitro thromboelastography and thromboelastometry standardization

2018· article· en· W2795748548 sur OpenAlexaff
Robert Goggs, Antonio Borrelli, Benjamin M. Brainard, Daniel L. Chan, Armelle de Laforcade, Isabelle Goy‐Thollot, Karl E. Jandrey, Annemarie T. Kristensen, Annette P. N. Kutter, Clara B. Marschner, Benoît Rannou, Nadja E. Sigrist, Catherine R. Wagg

Notice bibliographique

RevueJournal of Veterinary Emergency and Critical Care · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueTrauma, Hemostasis, Coagulopathy, Resuscitation
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesCollege of Veterinary Medicine, Cornell University
Mots-clésThromboelastometryThromboelastographyMedicineThrombelastographyStandardizationMulticenter studyInternal medicineRandomized controlled trialCoagulopathy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVE: To establish and compare the repeatability and reproducibility of activated thromboelastography (TEG) and thromboelastometry (ROTEM) assays. DESIGN: Multicenter in vitro test standardization. SETTING: Veterinary academic centers. ANIMALS: Test samples were obtained from normal, healthy dogs. Sixty identical 5 mL aliquots of canine platelet-rich plasma collected by apheresis, frozen in 6% dimethyl sulfoxide, were tested initially. Sixty identical 6 mL aliquots of canine fresh frozen plasma with admixed cryoprecipitate were subsequently evaluated. INTERVENTIONS: None. MEASUREMENTS AND MAIN RESULTS: Frozen study samples, quality controls, reagents, and consumables were distributed to participating centers (7 TEG and 3 ROTEM). TEG centers analyzed study samples with kaolin and tissue factor activated assays; ROTEM centers ran proprietary ellagic acid activated and tissue factor activated assays. All machines underwent quality control prior to sample analysis. Within- and between-center coefficients of variation (CVs) were calculated and compared using Mann-Whitney tests and calculation of intraclass correlation coefficients. Within and between centers, individual parameters for both TEG and ROTEM assays were comparable. Both within-center and between-center CVs varied markedly (0.7-120.5% and 1.4-116.5%, respectively) with assay type, instrument, and parameter. CVs for equivalent parameters were not significantly different between the 2 platforms. Intraclass correlation coefficients suggested moderate agreement between centers. In general, individual parameter CVs for platelet-rich plasma samples were lower in TEG centers, while CVs for canine fresh frozen plasma with admixed cryoprecipitate samples were lower in ROTEM centers. CONCLUSIONS: More variation within and between centers was identified than anticipated, but some parameters such as alpha angle were repeatable and reproducible. Sample types for future multicenter standardization efforts will require further optimization and may need to be adapted separately to each platform. Individual centers using viscoelastic tests for evaluation and management of clinical patients should take steps to minimize preanalytical and analytical sources of variation.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,702
Score d'incertitude au seuil0,476

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
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 Opus0,031
Tête enseignante GPT0,363
Écart entre enseignants0,332 · 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

Citations23
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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