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Enregistrement W4213100173 · doi:10.1002/ajh.21294

2nd Mayo/NASCOLA Coagulation Testing Quality Conference

2008· article· en· W4213100173 sur OpenAlexaff
Moffat Ka, Seecharan Jl, Hayward Cpm, علاء الدین عبد العزیز فهمى عمر, Plumhoff Ea, Nichols Wl

Notice bibliographique

RevueAmerican Journal of Hematology · 2008
Typearticle
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueBlood donation and transfusion practices
Établissements canadiensHamilton Regional Laboratory Medicine ProgramUniversity of WaterlooMcMaster University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCitationQuality (philosophy)Information retrievalComputer scienceLibrary scienceMedicinePhilosophyEpistemology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Platelet aggregation testing is important to evaluate platelet function disorders.Historically, reference intervals (RI) for percentage aggregation responses are derived using the mean ± 2 SD (MSD) for healthy volunteer samples.However, a nonparametric approach (NP) is acceptable for RI determination, especially if there is more than one observation per individual or non-normal distribution of data.We compared MSD and NP approaches to determine platelet aggregation RI.Methods: Data on % aggregation by light transmission was prospectively collected for platelet rich plasma (250 3 10 9 platelets/L) from healthy controls (some tested multiple times), stimulated with (final concentrations): 2 and 4 lM ADP, 1.25 and 5 lM Horm collagen, 1.6 mM arachidonic acid, 1 lM thromboxane analogue, and 0.5 and 1.25 mg/mL ristocetin.RI were estimated by MSD and NP using ''all'' data and ''first'' measurements, with 2.5% of data outside lower or upper RI considered acceptable.Results: As the % aggregation responses to most agonists had non-normal distributions, RI by MSD was not appropriate particularly for ADP and low dose ristocetin which showed dramatic deviations from a normal distribution.The use of all or first measurements generated similar RI by NP but not by MSD.In addition, NP RI were not dependent on data distribution, resulting in more acceptable proportions of values above or below RI than with MSD (% above or below RI using ''all'' ; ''first'' measurements: NP 0.94-2.21%;1.33-2.13%,MSD 0.88-6.36%;0.00-5.52%).Conclusion: RI determination by a nonparametric approach generated the most representative RI for % aggregation and it had the advantage of using all available repeated measurements, without dependency on data distribution.Because the nonparametric approach is also recommended when only a limited numbers of controls are tested, we suggest that it be the preferred approach for establishing platelet aggregation RI.

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)0,032
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,035
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: Autre
Score de désaccord entre enseignants0,041
Score d'incertitude au seuil0,167

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0320,035
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,002
Bibliométrie0,0060,002
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0090,002
Science ouverte0,0030,004
Intégrité de la recherche0,0040,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0410,024

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 Opus0,075
Tête enseignante GPT0,303
Écart entre enseignants0,229 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreAutre

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2008
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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