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Enregistrement W2883164770 · doi:10.1016/j.thromres.2018.07.020

“HERDOO2” clinical decision rule to guide duration of anticoagulation in women with unprovoked venous thromboembolism. Can I use any d-Dimer?

2018· article· en· W2883164770 sur OpenAlexaff
Marc Rodger, Grégoire Le Gal, Nicole Langlois, Barron Gin, Ranjeeta Mallick, Antonio Giulivi, Marisa Freedman, Michael J. Kovacs

Notice bibliographique

RevueThrombosis Research · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueVenous Thromboembolism Diagnosis and Management
Établissements canadiensOttawa Hospital
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésConcordanceMedicineD-dimerKappaVenous thrombosisVenous thromboembolismConfidence intervalCut-pointThrombosisInternal medicineStatisticsMathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BackgroundThe “HERDOO2 rule” is a prospectively validated clinical decision rule used to identify low-risk women who can safely discontinue anticoagulants after completing 5–12 months of anticoagulant treatment for unprovoked venous thromboembolism. The VIDAS® d-Dimer (DD) assay, a component of the rule, was used in the derivation and validation of the rule at half the usual diagnostic cut-point for exclusion of venous thrombosis. It is unknown if other commercial DD assays used at a corresponding cut-point will categorize patients at high concordance with the VIDAS® DD.ObjectiveTo determine if other available automated quantitative DD assays have high enough concordance with the VIDAS® DD assay to allow their use within the “HERDOO2” clinical decision rule.MethodsFrozen plasma samples from a sub-set (n = 248) of female participants in the “HERDOO2” validation study were tested using five DD assays: VIDAS®, Innovance®, HemosIL®, Tina-quant® and Liatest®, with duplicate testing for 50 samples. First, using the mean DD for 50 samples with duplicate results, we determined the optimal cut-point values for each test that corresponded with a VIDAS® DD result of 250 μg/L using linear regression analysis. Next, kappa analysis was conducted on the DD results of the remaining 198 samples to determine concordance between each tested DD at the respective optimal cut-point and the VIDAS® DD at 250 μg/L. In a separate analysis we determined the concordance at half the usual venous thrombosis exclusion cut-point.ResultsRegression analysis of the DD results in 50 samples identified the optimal cut-point for each DD assay to match a VIDAS® DD cut-point of 250 μg/L: Innovance® 177 μg/L, Liatest® 233 μg/L, Tina-quant® 48 μg/L and HemosIL® 56 μg/L. Next, in 198 different samples, the concordance of VIDAS® DD (≥250 μg/L or <250 μg/L) was explored at the optimal cut-point of the other DD assays. The concordance was poor for all DD assays: Innovance® (kappa 0.38 (95% CI, 0.26–0.51)), Liatest® (kappa 0.38 (95% CI, 0.25–0.50)), HemosIL® (kappa 0.36 (95% CI, 0.23–0.49)) and Tina-quant® (kappa 0.30 (95% CI, 0.16–0.43)). Similar poor concordance was identified using half of the diagnostic DD cut-point for each tested assay: Innovance® (kappa 0.44 (95% CI, 0.32–0.56)), Liatest® (kappa 0.38 (95% CI, 0.25–0.51)), HemosIL® (kappa 0.04 (95% CI, −0.01—0.08)) and Tina-quant® (kappa 0.04 (95% CI, −0.004–0.07)).ConclusionThe “HERDOO2 rule” is the only prospectively validated clinical decision rule that can be used to identify low-risk women with unprovoked venous thrombosis who can safely discontinue anticoagulants. An important implementation issue is whether any commercial DD assay can be used in the HERDOO2 rule, and at what cut-point. Our analysis shows that the HemosIL®, Innovance®, Liatest® and Tina-quant® DD assays should not be used in the “HERDOO2” rule due to poor concordance with the VIDAS® DD assay and unacceptable misclassification of women at high and low risk of recurrent venous thrombosis.

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)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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 enseignants0,491
Score d'incertitude au seuil0,945

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,002
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 Opus0,114
Tête enseignante GPT0,447
Écart entre enseignants0,333 · 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

Citations31
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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