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Enregistrement W3152124654 · doi:10.1002/rth2.12501

Reliability of patient‐reported outcome measures: Hemorrhage, anticoagulant, antiplatelet medication use

2021· article· en· W3152124654 sur OpenAlexafffund
Nicholyn Selvanayagam, Fabrice Mowbray, Natasha Clayton, Asfia Soomro, Catherine Varner, Shelley McLeod, Kerstin de Wit

Notice bibliographique

RevueResearch and Practice in Thrombosis and Haemostasis · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueIntracerebral and Subarachnoid Hemorrhage Research
Établissements canadiensHamilton Health SciencesUniversity of TorontoSchwartz/Reisman Emergency Medicine InstituteMcMaster UniversityImpactSinai Health System
Organismes subventionnairesHamilton Health Sciences FoundationHamilton Health Sciences
Mots-clésEmergency departmentMedicineFamily medicineEmergency medicineNursing

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Most antithrombotic medication users are older adults. Patient-reported outcome measures are commonly used in clinical research on antithrombotic medication, such as the diagnosis of intracranial hemorrhage. OBJECTIVES: To determine the reliability of patient-reported intracranial hemorrhage, anticoagulant and platelet aggregation inhibitor use in the older adult population. PATIENTS/METHODS: We conducted a secondary analysis of a prospective, observational cohort study of older adults who presented to the emergency department with a fall. The primary outcome was diagnosis of intracranial bleeding. We compared patient-reported intracranial bleeding to structured chart review with adjudication. We also compared patient-reported use of antiplatelet and anticoagulant medication to physician-reported medication use supplemented with structured chart review. We calculated the diagnostic accuracy of the patient-reported outcomes using our comparators as the reference standard. RESULTS: Exact agreement for patient-reported intracranial bleeds was 95%, with a Cohen's kappa of 0.30 (95% confidence interval [CI], 0.15-0.45). The sensitivity was 36.7% (95% CI, 20.6%-56.1%) and specificity 97.2% (95% CI, 95.8%-98.1%). For anticoagulant medication use, exact agreement was 87%, Cohen's kappa 0.66 (95% CI, 0.63-0.72), sensitivity 84.0% (95% CI, 79.3%-83.8%), and specificity 87.6% (95% CI, 85.1%-89.7%). For antiplatelet medication use, exact agreement was 77%, Cohen's kappa 0.50 (95% CI, 0.44-0.55), sensitivity 68.7% (95% CI, 64.0%-73.1%), and specificity 81.2% (95% CI, 78.0-83.8%). CONCLUSIONS: Patient-reported outcome and exposure data were unreliable in this study. Our findings have a bearing on future research study design.

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)0,038
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,099
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,962
Score d'incertitude au seuil0,203

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0380,099
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
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 Opus0,255
Tête enseignante GPT0,449
Écart entre enseignants0,194 · 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.

Devis d'étudeObservationnel
DomaineMéthodes
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
Publié2021
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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