Plateletworks® as a Point-of-Care Test for ASA Non-Sensitivity
Notice bibliographique
Résumé
Aspirin (ASA) therapy is proven to be effective in preventing adverse cardiovascular events; however, up to 30% of patients are non-sensitive to their prescribed ASA dosage. In this pilot study, we demonstrated, for the first time, how ASA non-sensitivity can be diagnosed using Plateletworks®, a point-of-care platelet function test. Patients prescribed 81 mg of ASA were recruited in a series of two successive phases—a discovery phase and a validation phase. In the discovery phase, a total of 60 patients were recruited to establish a cut-off point (COP) for ASA non-sensitivity using Plateletworks®. Each sample was simultaneously cross-referenced with a light transmission aggregometer (LTA). Our findings demonstrated that >52% maximal platelet aggregation using Plateletworks® had a sensitivity, specificity, and likelihood ratio of 80%, 70%, and 2.67, respectively, in predicting ASA non-sensitivity. This COP was validated in a secondary cohort of 40 patients prescribed 81 mg of ASA using Plateletworks® and LTA. Our data demonstrated that our established COP had a 91% sensitivity and 69% specificity in identifying ASA non-sensitivity using Plateletworks®. In summary, Plateletworks® is a point-of-care platelet function test that can appropriately diagnose ASA non-sensitive patients with a sensitivity exceeding 80%.
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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 | 0,003 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 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 ».