Combination of two complementary automated rapid assays for diagnosis of heparin‐induced thrombocytopenia (HIT)
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: HIT diagnosis typically uses complementary diagnostic assays (eg, a PF4-dependent enzyme-immunoassay [EIA] and a platelet activation assay such as the serotonin-release assay [SRA]). OBJECTIVES: To determine whether the combination of two automated assays-a latex immunoturbidimetric assay (LIA) that evaluates competitive inhibition of a HIT-like monoclonal antibody and a chemiluminescence immunoassay (CLIA) for detecting anti-PF4/heparin IgG-optimizes diagnostic sensitivity while also yielding good specificity, particularly at high assay reactivities. PATIENTS/METHODS: We determined operating characteristics using combined LIA/CLIA results from a HIT observational trial (n = 430; derivation cohort) and 147 consecutive patients with HIT (n = 147; supplementary derivation cohort). We also evaluated 678 consecutive samples referred for HIT testing (replication cohort). LIA/CLIA reactivities were scored individually as "negative" (<1.00 U/mL, 0 points), "weak" (1.00-4.99 U/mL, 1 point), "moderate" (5.00-15.99 U/mL, 2 points) and "strong" (≥16.00 U/mL, 3 points), thus contributing up to 6 points (maximum) when LIA/CLIA results were combined. We also examined whether higher LIA/CLIA scores predicted presence of platelet-activating antibodies by conventional and modified (PF4- or PF4/heparin-enhanced) SRA. RESULTS: Combined LIA/CLIA testing yielded high diagnostic sensitivity (~99%) similar to EIA. Interpretation of LIA/CLIA results using the 6-point scale indicated progressively greater likelihood for the presence of platelet-activating antibodies with increasing scores (semi-quantitative reactivity). A LIA/CLIA score ≥ 4 points predicted the presence of platelet-activating antibodies by SRA or PF4-enhanced SRA with high probability (~98%). CONCLUSION: Combined LIA/CLIA testing optimizes diagnostic sensitivity, with progressively greater probability of detecting platelet-activating antibodies with higher assay reactivity that reaches 98% when both automated assays yield moderate or strong results.
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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 | 0,006 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».