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Enregistrement W3106934118 · doi:10.1093/clinchem/hvaa191

Impact of Switching Sample Types for High-Sensitivity Cardiac Troponin I Assays in the 0/1 Hour Algorithms

2020· letter· en· W3106934118 sur OpenAlexaff
Peter A. Kavsak, Saranya Kittanakom

Notice bibliographique

RevueClinical Chemistry · 2020
Typeletter
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAcute Myocardial Infarction Research
Établissements canadiensWilliam Osler Health SystemUniversity of TorontoMcMaster University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSensitivity (control systems)TroponinSample (material)AlgorithmComputer scienceInternal medicineChemistryMedicineChromatographyEngineeringElectronic engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Over the past 20 years there has been much work in understanding the release and processing of the cardiac troponin complex (troponin C, troponin I, troponin T) in the circulation (1, 2). Of particular interest to clinical laboratories are studies that have demonstrated the impact of sample type and the cardiac troponin complex. Here, ethylenediaminetetraacetic acid (EDTA) has been observed to break up the cardiac troponin complex into the individual subunits with thrombin (i.e., serum samples) cleaving cardiac troponin T (1, 2). During the transition from the contemporary cardiac troponin assays to the high-sensitivity cardiac troponin (hs-cTnI or hs-cTnT) assays, manufacturers have opted to limit the number of sample types listed in their package inserts. For example, for the contemporary cTnI assays, both Siemens ADVIA Centaur and Ortho VITROS list serum, lithium heparin plasma, and EDTA plasma as sample types; however for their respective hs-cTnI assays, only serum and lithium heparin plasma are listed as sample types. Since many clinical studies do not specify their sample types or use more than one sample type in their study and analyses, the effects of matrix on concentrations and cutoffs used in rapid algorithms for myocardial infarction are largely unknown. To this end, we assessed the impact of EDTA or lithium heparin plasma versus serum hs-cTnI concentrations on potential misclassification using the published 0/1 h algorithms (3–5).

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)0,024
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,107
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,024
Score d'incertitude au seuil0,127

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0240,107
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0020,002
Communication savante0,0040,002
Science ouverte0,0030,001
Intégrité de la recherche0,0210,015
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,003

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 Opus0,080
Tête enseignante GPT0,417
Écart entre enseignants0,337 · 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

Citations8
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentnon

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