JAK2-tree: a simple CBC-based decision rule to guide appropriate JAK2 V617F mutation testing
Notice bibliographique
Résumé
AIMS: The JAK2 V617F mutation is highly recurrent in many of the myeloproliferative neoplasms, a molecular variant that can be easily detected using sensitive and minimally invasive techniques. Given the ease of JAK2 V617F testing, this test may be improperly requested for the purposes of patient 'screening' and to optimise laboratory resource utilisation, it behooves clinicians and laboratorians to perform JAK2 V617F testing only when most appropriate. METHODS: To assist with the screening of patients being considered for JAK2 V617F testing, we developed a clinical decision rule, "JAK2-tree", which can be easily applied to basic CBC parameters (haemoglobin, platelet and white blood cell counts). RESULTS: We tested JAK2-tree on two independent datasets, one an unselected population-based sample (the Copenhagen General Population Study) and the other an historical clinical laboratory referral set, with sensitivities for JAK2 V617F detection of 91% and 94%, respectively. As applied to the historical laboratory referral dataset, moreover, the JAK2-tree algorithm would have reduced JAK2 V617F testing volume over the period of evaluation by 15%. CONCLUSIONS: Our work supports a simple decision-tree-based screening approach to optimize the selection of patients most appropriate for JAK2 V617F testing.
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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 | 0,003 | 0,014 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».