“HERDOO2” clinical decision rule to guide duration of anticoagulation in women with unprovoked venous thromboembolism. Can I use any d-Dimer?
Notice bibliographique
Résumé
Background The "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. Objective To 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. Methods Frozen 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. Results Regression 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)). Conclusion The "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.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,010 | 0,037 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».