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Enregistrement W4236802930 · doi:10.1097/aln.0000000000000812

In Reply

2015· letter· en· W4236802930 sur OpenAlexaff
Keyvan Karkouti, Jeannie Callum, Vivek Rao, Stuart A. McCluskey

Notice bibliographique

RevueAnesthesiology · 2015
Typeletter
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueBlood transfusion and management
Établissements canadiensUniversity Health Network
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHeparinMedicineProtamineDosingCoagulopathyIntensive care medicineAnticoagulantCoagulationBleedAnesthesiaSurgeryInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We appreciate the letter by Bulatovic and Taneja on our study1 and agree that it would have been more accurate to state heparin dose in units rather than in milligrams in our algorithm. We also agree that heparin management, which encompasses heparin dosing, monitoring of effect, and reversal with protamine, is an important component of cardiac surgery that is incompletely understood and requires further investigation. Given that our algorithm was not aimed at optimizing or even modifying heparin management, we made no attempts to alter or audit heparin management practice. The milligram to milligram representation of the protamine to heparin dose is consistent with a low-dose protamine practice.2 Because heparin management at our institution was not altered with protocol implementation, this is not likely to have had an impact on our results.Our algorithm was aimed at optimizing coagulation management by incorporation of point-of-care coagulation testing into routine practice, and the results suggest that we succeeded in reducing transfusions and some adverse outcomes. We are looking forward to the results of our large, multicenter study to see whether our findings are generalizable (ClinicalTrials.gov Identified NCT02200419).Nevertheless, we do believe that additional benefits in coagulation management can be achieved by optimizing heparin management. We have noticed that in some of our patients who bleed unexpectedly, there is a profound deterioration in coagulation status, particularly platelet count and function, from rewarming to postprotamine periods, suggesting a contributory effect of protamine to the coagulopathy.3 Perhaps, these patients would not have bled if heparin management was optimized by, for example, using mathematical models4,5 or point-of-care heparin–protamine titration systems.6We therefore agree with Bulatovic and Taneja that systematic studies on heparin management in cardiac surgery are required, as we do not seem to be much ahead of where we were in the 1970s.7 Perhaps, with optimized heparin management, we can further improve hemostatic management of cardiac surgical patients and reduce the burden of perioperative coagulopathy.The authors have received research funding from Tem International GmBH (Munich, Germany) and Helena Laboratories (Beaumont, Texas), for an ongoing multicenter randomized trial of a point-of-care–based coagulation algorithm.

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)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,047
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: Commentaire · Signal consensuel: Commentaire
Score de désaccord entre enseignants0,058
Score d'incertitude au seuil0,000

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,047
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0020,002
Communication savante0,0040,005
Science ouverte0,0030,003
Intégrité de la recherche0,0150,023
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0580,043

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 Opus0,032
Tête enseignante GPT0,277
Écart entre enseignants0,245 · 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
GenreCommentaire

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
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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