Vérification de méthode : exemple de la mesure du TQ/TP/INR au laboratoire d'hé- matologie de Lariboisière sur deux analyseurs STAGO « STAR » : l'INR est-il un paramètre robuste ?
Notice bibliographique
Résumé
L’ensemble des laboratoires de biologie médicale a l’obligation, pour chaque analyse, de s’engager dans une démarched’accréditation selon les référentiels du Comité français d’accréditation (COFRAC) et la norme européenne EN ISO15189. Le service d’hématologie de l’hôpital Lariboisière a souhaité étendre sa portée d’accréditation début 2015 àl’hémostase, en intégrant le temps de Quick (TQ), le taux de prothrombine (TP) et l’International Normalized Ratio (INR)par mesure automatisée.Nous rapportons ici notre expérience de vérification de la méthode de mesure automatisée de l’hémostase aulaboratoire d’hématologie de l’hôpital Lariboisière. Les résultats des performances obtenues sur deux analyseurs STAGO« STAR » utilisés en miroir sont présentés dans cet article.Ainsi, la répétabilité, la fidélité intermédiaire et la justesse des mesures sont évaluées dans le dessein de conclure àla conformité des valeurs de TP/TQ/INR obtenues, ce que nos essais ont permis d’attester.
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 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 | 0,011 | 0,044 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,003 |
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 ».