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Enregistrement W2971351078 · doi:10.1002/rth2.12251

Post‐thrombotic syndrome in children: Measurement properties of CAPTSure, a new diagnostic tool

2019· article· en· W2971351078 sur OpenAlexafffund
Laura Avila, Brian M. Feldman, Eleanor Pullenayegum, Celeste Lumia, Madeline I. Montoya, Jennifer Vincelli, Suzan Williams, Leonardo R. Brandão

Notice bibliographique

RevueResearch and Practice in Thrombosis and Haemostasis · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueBlood Coagulation and Thrombosis Mechanisms
Établissements canadiensPublic Health OntarioUniversity of TorontoInstitute for Clinical Evaluative SciencesSickKids FoundationHospital for Sick Children
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésPost-thrombotic syndromeMedicineInternal medicineThrombosisVenous thrombosis

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: CAPTsure (Clinical Assessment of PTS) is a new tool for diagnosis and severity rating of pediatric postthrombotic syndrome (PTS). Our objective was to test the reliability, measurement error, and minimal detectable change of CAPTSure. METHODS: Children aged newborn to 18 years who sustained upper extremity or lower extremity deep vein thrombosis (DVT) were enrolled ≥ 6 months after DVT diagnosis. Patients were assessed by 2 raters to determine the reliability of the clinician assessment component (CC) of CAPTSure. Patients/proxies completed CAPTSure at baseline and approximately 2 weeks later to assess test-retest reliability of the symptoms component (SC). RESULTS: Of 148 patients enrolled in the study; 30 had sustained either bilateral or both upper and lower extremity DVT. Hence, 178 extremities were assessed for PTS signs (86 upper extremity, 92 lower extremity). Intraclass correlation coefficient (ICC) for the CC was 0.89 (95% confidence interval [CI], 0.84-0.93) for upper extremity and 0.88 (95% CI, 0.83-0.92) for lower extremity. Nonclinicians performed 59% of measurements. Ninety-eight patients completed the SC at baseline and follow-up, for a total of 60 upper extremity and 61 lower extremity assessments. ICC for the SC was 0.89 (95% CI, 0.84-0.93) for upper extremity and 0.92 (0.87-0.95) for lower extremity. ICC for CAPTSure was 0.92 (95% CI, 0.87-0.95) for upper extremity and 0.93 (95% CI, 0.88-0.95) for lower extremity assessment. Measurement error ranged between 1.7 and 4.3 of 100 points. A change of approximately 11 of 100 points in CAPTSure score would be required to be confident that there was a change in PTS severity. CONCLUSION: CAPTSure has excellent reliability and a small measurement error, even when applied by nonhematologists.

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)0,011
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,038
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: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,011
Score d'incertitude au seuil0,058

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0110,038
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,001
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 Opus0,208
Tête enseignante GPT0,374
Écart entre enseignants0,166 · 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
GenreMéthodes

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations21
Publié2019
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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