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Enregistrement W2799593778 · doi:10.1111/anae.14297

Using rotational thromboelastometry clot firmness at 5 minutes (ROTEM <sup>®</sup> EXTEM A5) to predict massive transfusion and in‐hospital mortality in trauma: a retrospective analysis of 1146 patients

2018· article· en· W2799593778 sur OpenAlexaff
John Kelly, Sandro Rizoli, Precilla Veigas, Simon Hollands, Adam Min

Notice bibliographique

RevueAnaesthesia · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueTrauma, Hemostasis, Coagulopathy, Resuscitation
Établissements canadiensInstitute for Clinical Evaluative SciencesUniversity of TorontoSt. Michael's Hospital
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésThromboelastometryMedicineThrombelastographyAnesthesiaRetrospective cohort studySurgeryEmergency medicineCoagulopathyInternal medicineCoagulation

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

are increasingly used to guide transfusion of blood products. The EXTEM assay maximum clot firmness (MCF) is a ROTEM measure available after 25-29 min used to guide early decisions. EXTEM A10, the clot firmness at 10 min, is an accepted early surrogate, but investigators differ on whether A5, the clot firmness at 5 min, is acceptable. We re-examined this in a retrospective observational analysis of 1146 trauma patients in one centre who had ROTEM data recorded. A5 and A10 both correlated well with maximum clot firmness, with Pearson coefficients of r = 0.92 and r = 0.96, respectively. The correlations of A5, A10 and maximum clot firmness with requirement for massive transfusion were all similarly high, with c-stats of 0.87, 0.89 and 0.90, respectively. The correlations with mortality were also similar but weaker, with c-stats of 0.67, 0.69 and 0.69, respectively. Using a previously validated cut-off of A5 < 35 mm to predict massive transfusion gave a sensitivity of 95%, specificity 83%, positive predictive value 9.3% and negative predictive value 100%. Using a value of A5 < 29 mm, for a pragmatic positive predictive value of 20%, gave a sensitivity of 67%, specificity 95% and negative predictive value 99%. Whether aiming for a high sensitivity or a strong predictive value, A5 was non-inferior to A10 and actually missed fewer cases needing massive transfusion. A5 has similar utility to both A10 and maximum clot firmness as an early measure of clot firmness, and a low A5 value is strongly predictive of the need for massive transfusion.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,008

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,023
Tête enseignante GPT0,295
Écart entre enseignants0,272 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations34
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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