Bleeding assessment tools in the diagnosis of VWD in adults and children: a systematic review and meta-analysis of test accuracy
Notice bibliographique
Résumé
Von Willebrand disease (VWD) can be associated with significant morbidity. Patients with VWD can experience bruising, mucocutaneous bleeding, and bleeding after dental and surgical procedures. Early diagnosis and treatment are important to minimize the risk of these complications. Several bleeding assessment tools (BATs) have been used to quantify bleeding symptoms as a screening tool for VWD. We systematically reviewed diagnostic test accuracy results of BATs to screen patients for VWD. We searched Cochrane Central, MEDLINE, and EMBASE for eligible studies, reference lists of relevant reviews, registered trials, and relevant conference proceedings. Two investigators screened and abstracted data. Risk of bias was assessed using the revised tool for the quality assessment of diagnostic accuracy studies and certainty of evidence using the Grading of Recommendations Assessment, Development and Evaluation framework. We pooled estimates of sensitivity and specificity. The review included 7 cohort studies that evaluated the use of BATs to screen adult and pediatric patients for VWD. The pooled estimates for sensitivity and specificity were 75% (95% confidence interval, 66-83) and 54% (29-77), respectively. Certainty of evidence varied from moderate to high. This systematic review provides accuracy estimates for validated BATs as a screening modality for VWD. A BAT is a useful initial screening test to determine who needs specific blood testing. The pretest probability of VWD (often determined by the clinical setting/patient population), along with sensitivity and specificity estimates, will influence patient management.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,009 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».