Bleeding assessment tools to predict von Willebrand disease: Utility of individual bleeding symptoms
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Bleeding assessment is part of the diagnostic workup of von Willebrand disease (VWD). Bleeding assessment tools (BATs) have standardized obtaining this information but have been criticized because they are time consuming. OBJECTIVE: To use our legacy data to determine which questions from BATs are the strongest predictors of a VWD diagnosis. PATIENTS/METHODS: Bleeding score data from 3 different BATs were used. Patients aged <12 years were excluded. Questions on BATs relate to different bleeding symptoms, and each symptom is scored by severity. Scores for each symptom were sorted based on whether they indicated clinically significant bleeding, and nonsignificant scores were set as the reference category. Multivariable logistic regression was used to determine the symptoms that were the strongest predictors of a laboratory-confirmed VWD diagnosis. RESULTS: A total of 927 participants were included; 144 (16%) were patients with VWD, and 783 (84%) were healthy controls. The top 3 symptoms for which a clinically significant positive response increased the likelihood of VWD were hemarthrosis (odds ratio [OR], 19.2; 95% confidence interval [CI], 3.7-100.4), postsurgical bleeding (OR, 15.2; 95% CI, 5.9-38.9), and menorrhagia (OR, 10.3; 95% CI, 4.9-21.9). With each increase in number of bleeding symptom categories with clinically significant scores, subjects had a stepwise increase in odds of a VWD diagnosis. CONCLUSIONS: Our results suggest that most of the bleeding symptoms on BATs are significant predictors of VWD, and there is value in assessing multiple bleeding symptoms when eliciting a bleeding history. Certain bleeding symptoms are more useful predictors than others. Future BAT revisions may consider adding a relative weighting to each symptom.
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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 | 0,009 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
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.
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 ».