Diagnosis of von Willebrand disease: An assessment of the quality of testing in North American laboratories
Notice bibliographique
Résumé
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.
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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 | 0,054 | 0,129 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,003 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| 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 ».