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Enregistrement W3002218633 · doi:10.1111/tme.12661

Monitoring of prenatal patients using a combined antibody titre for Rh and non‐Rh antibodies

2020· article· en· W3002218633 sur OpenAlexaff
Michael Farrell, Gwen Clarke, Gerri Barr, Judith Hannon

Notice bibliographique

RevueTransfusion Medicine · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueBlood groups and transfusion
Établissements canadiensCanadian Blood ServicesUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTitrationAntibodyTiterFetusMedicineGestationChemistryImmunologyPregnancyBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVES: This was a laboratory exercise designed to determine whether combined antibody titrations in the presence of multiple antibodies achieve a critical level earlier or at the same time as antibodies having individual antibody titrations. BACKGROUND: Management of haemolytic disease of the fetus and newborn involves monitoring maternal antibody concentration by antibody titration. Separate titrations are generally performed for each antibody. METHOD: Thirty-one samples containing combinations of two different Rh and/or non-Rh antibodies were examined with separate titres for each antibody and one single combined titration. RESULTS: Of 31 samples, 19 (61.3%) showed an increased combined titre. Of 12 samples that showed no increase, 10 contained a separate titre of <1 for either one or both antibodies. Where both antibodies had a separate titre of ≥1, 15 of 17 (88.2%) showed an increased combined titre. In contrast to the separate titration method, no decrease in titre level was observed using the combined method. CONCLUSION: Where two antibodies are present, titrations performed by a combined method will produce titre levels equal to or higher than antibodies titred individually. Therefore, a combined titration can be expected to reach a critical titre level as early as, or earlier in gestation than, antibodies monitored by a single titration method. Further studies relating fetal outcomes to titration methodology would be valuable in determining the validity of this approach for prenatal management. Cost-effectiveness of this approach to prenatal screening should also be assessed.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
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 enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,008

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,029
Tête enseignante GPT0,304
Écart entre enseignants0,275 · 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

Citations5
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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