Accuracy of point-of-care crossmatching methods and crossmatch incompatibility in critically ill dogs
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The performance of commercial point-of-care crossmatch (CM) tests compared to laboratory tube agglutination CM is unknown. Additionally, there is limited information regarding CM incompatibility in ill dogs. OBJECTIVES: To determine if point-of-care major CM methods are accurate in detecting compatible and incompatible tests when compared to laboratory CM methods, and to identify factors associated with CM incompatibility in dogs. ANIMALS: Part 1 (prospective) included 63 client-owned dogs potentially requiring blood transfusion. Part 2 (retrospective) included all dogs from part 1, plus medical records of 141 dogs with major CM results. METHODS: For part 1, major CM was performed using a tube agglutination assay (LAB-CM), a gel-based point-of-care test (GEL-CM), and an immunochromatographic point-of-care test (IC-CM). For part 2, medical record data were collected to determine rates of and risk factors for CM incompatibility. RESULTS: Kappa agreement between the LAB-CM and GEL-CM methods could not be calculated due to a relative lack of incompatible results. Kappa agreement between the LAB-CM and IC-CM methods was 0.16 (95% confidence interval [CI] = 0-0.31, P = .007) indicating no agreement. The LAB-CM incompatibility in transfusion-naïve vs dogs that had a transfusion was 25% and 35%, (P = .3). CONCLUSIONS AND CLINICAL IMPORTANCE: Compared to laboratory methods, point-of-care methods evaluated in our study lacked sensitivity for detecting incompatibilities. Dogs had similar rates of major CM incompatibility regardless of transfusion history. This suggests CM testing prior to transfusion be considered in all dogs however our study did not investigate clinical relevancy of incompatible LAB-CM.
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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 | 0,037 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| 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 ».