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Enregistrement W2979826979 · doi:10.1182/blood.v116.21.3691.3691

The Utility of Bone Marrow Examinations for the Diagnosis of Immune Thrombocytopenia.

2010· article· en· W2979826979 sur OpenAlexaff
Vishwanath Kishan Mahabir, Cathy A. Ross, Snežana Popović, Jacqueline M. Bourgeois, Grace Wang, James N. George, Wendy Lim, John G. Kelton, Donald M. Arnold

Notice bibliographique

RevueBlood · 2010
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiquePlatelet Disorders and Treatments
Établissements canadiensJuravinski HospitalMcMaster University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineBone marrowBiopsyBone marrow failurePathologyMyelofibrosisAplastic anemiaHaematopoiesisInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Abstract 3691 Background: The utility of bone marrow examinations for the investigation of patients with immune thrombocytopenia (ITP) is a matter of debate. We designed an agreement study to evaluate the inter-rater reliability of bone marrow biopsies and aspirates for the diagnosis of ITP. Methods: Histological slides of bone marrow biopsies from patients with ITP and controls were prepared from stored tissue blocks and corresponding aspirate slides were retrieved for blinded, duplicate, independent pathological review. Patients had a diagnosis of primary ITP, were 18 years of age or older with a platelet count less than 100 ×109/L as measured within 4 weeks before the date of bone marrow biopsy procurement. Patients with splenomegaly, myelodysplastic syndrome, lymphoproliferative disease, HIV, hepatitis B or C, drug-induced thrombocytopenia or previous treatment with hematopoietic growth factors or thrombopoietin receptor agonists were excluded. Control bone marrow samples were selected from patients 18 years of age or older with stage I to III lymphoma or monoclonal gammopathy of undetermined significance who had a normal platelet count within 4 weeks before bone marrow biopsy procurement. Prior treatment with anti-neoplastic agents or hematopoietic growth factors were exclusions. Bone marrow slides from ITP patients and controls were coded and arranged in random order. A standardized pathological assessment form was used to capture bone marrow cellularity (in deciles), diagnosis [‘ITP’ or ‘within normal limits (wnl)’], megakaryocyte number (increased, decreased or wnl), morphology (abnormal or wnl), distribution (abnormal or wnl) and megakaryocyte assessment on aspirate (abnormal or wnl). The form was piloted by a third independent hematopathologist (n=10 bone marrow examinations) and revised prior to duplicate review. All reviewers were pathologists with at least 5 years experience reading bone marrows. Chance-corrected agreement between reviewers was calculated using kappa (k) and chance-independent agreement was calculated using phi (φ) with 95% confidence intervals (CI). Results: Bone marrow slides were prepared from 30 ITP patients and 53 controls. Agreement on marrow cellularity (to within 20%), which was used to ensure calibration of assessors, was good (k= 0.75, 95% CI. 0.65–0.85). Of 81 evaluable bone marrows, pathologists agreed on the diagnosis for 69 cases (85.2%); overall agreement was fair (φ = 0.52; 95% CI: 0.10–0.78). Of the 30 ITP bone marrows, pathologists correctly agreed on the diagnosis in 2 (6.7%) cases, incorrectly agreed on 20 (66.7%) and disagreed on 8 (26.7%). Of the 51 control bone marrows, pathologists correctly agreed on the diagnosis in 46 (90.2%) cases, incorrectly agreed on 1 (2.0%) and disagreed on 4 (7.8%). Agreement on megakaryocyte number, morphology and distribution was fair. Conclusions: Inter-rater reliability of bone marrow examinations for the diagnosis of ITP was fair. Pathologists often incorrectly agreed that ITP bone marrows were considered to be within normal limits. These data suggest that ITP bone marrows often do not exhibit any distinguishing features. Disclosures: No relevant conflicts of interest to declare.

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)0,020
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,042
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: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,020
Score d'incertitude au seuil0,106

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0200,042
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
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)0,0010,001

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.

Tête enseignante Opus0,021
Tête enseignante GPT0,280
Écart entre enseignants0,259 · 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
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

Citations0
Publié2010
Routes d'admission1
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