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Enregistrement W3198748117 · doi:10.1111/hae.14397

Diagnosis of von Willebrand disease: An assessment of the quality of testing in North American laboratories

2021· article· en· W3198748117 sur OpenAlexaff
Jameel Abdulrehman, Yonah Ziemba, Peihong Hsu, Elizabeth M. Van Cott, Elizabeth Plumhoff, Piet Meijer, Martine J. Hollestelle, Rita Selby

Notice bibliographique

RevueHaemophilia · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiquePlatelet Disorders and Treatments
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésInterquartile rangeMedicineExternal quality assessmentVon Willebrand diseaseVon Willebrand factorInternal medicineImmunologyGastroenterologyPlateletPathology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Laboratory diagnosis of von Willebrand Disease (VWD) is complex. Reliance on laboratory testing can be problematic as different VWD screening panels, assays and methodologies can produce analytic variability in test results. OBJECTIVES: To compare the degree of imprecision among the VWD assays and within the platelet binding activity (PBA) assays, to determine the consensus among the VWD assays for correct classification of sample results, and to determine consensus among laboratories' von Willebrand factor (VWF) multimer interpretations and final interpretations of the VWD panels. PATIENTS/METHODS: Proficiency testing results from the North American Specialized Coagulation Laboratory Association (NASCOLA) submitted by laboratories from 2010 to 2019 for all normal, type (T) 1 VWD and T2 VWD samples were analysed. RESULTS AND CONCLUSIONS: Imprecision was lowest for VWF antigen and highest for collagen binding activity (CBA) with median coefficient of variation (CV) of 12% (interquartile range (IQR) 7%) and 23% (IQR 21%) respectively. Within the VWF PBA assays, the gain-of-function mutant GP1b binding (VWF: GP1bM) methods had the least imprecision (CV 9%, IQR 10%). All assays, including the various PBA methods had excellent consensus. The majority of laboratories agreed that normal (median consensus-82%, IQR 16%) and T1 VWD (median consensus-100%, IQR 9%) samples had normal multimer distribution. Consensus among laboratories for final interpretations was excellent for normal samples (median 81%, IQR 8%), good for T1 VWD samples (median 59%, IQR 9%), and fair for T2 VWD samples (median 44%, IQR 21%). Consensus on final interpretation decreased as sample complexity increased.

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)0,054
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,129
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: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,054
Score d'incertitude au seuil0,285

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0540,129
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0050,004
Études des sciences et des technologies0,0010,003
Communication savante0,0030,002
Science ouverte0,0020,003
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 Opus0,035
Tête enseignante GPT0,359
Écart entre enseignants0,323 · 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

Citations17
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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