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Enregistrement W4315928475 · doi:10.1515/cclm-2022-1270

Cardiac troponin measurement at the point of care: educational recommendations on analytical and clinical aspects by the IFCC Committee on Clinical Applications of Cardiac Bio-Markers (IFCC C-CB)

2023· article· en· W4315928475 sur OpenAlexafffund
Paul Collinson, Kristin M. Aakre, Amy K. Saenger, Ole Hammarsten, Allan S. Jaffe, Peter A. Kavsak, Torbjørn Omland, Jordi Ordonez-Lianos, Brad S. Karon, Fred S. Apple

Notice bibliographique

RevueClinical Chemistry and Laboratory Medicine (CCLM) · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAcute Myocardial Infarction Research
Établissements canadiensMcMaster University
Organismes subventionnairesAbbott DiagnosticsSiemens HealthineersMcMaster UniversityAmgenAstellas PharmaHennepin Healthcare Research InstituteSphingotec GmbHAbbott Laboratories
Mots-clésPoint-of-care testingMedicineMedical laboratoryPoint of careTroponinCardiologyIntensive care medicineMedical physicsInternal medicinePathologyMyocardial infarction

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The International Federation of Clinical Chemistry and Laboarator Medicine (IFCC) Committee on Clinical Applications of Cardiac Bio-Markers (C-CB) has provided evidence-based educational resources to aid and improve the understanding of important analytical and clinical aspects of cardiac biomarkers. The present IFCC C-CB educational report focuses on recommendations for appropriate use, analytical performance, and gaps in clinical studies related to the use of cardiac troponin (cTn) by point of care (POC) measurement, often referred to as a point of care testing (POCT). The use of high-sensitivity (hs)-cTn POC devices in accelerated diagnostic protocols used in emergency departments or outpatient clinics investigating acute coronary syndrome has the potential for improved efficacy, reduction of length of stay and reduced costs in the health care system. POCT workflow integration includes location of the instrument, assignment of collection and testing responsibility to (non-lab) staff, instrument maintenance, in-service and recurrent training, quality control, proficiency assessments, discrepant result trapping, and troubleshooting and inventory management.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,009
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,008
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,394
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0090,008
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,004
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,070
Tête enseignante GPT0,422
Écart entre enseignants0,352 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeSans objet
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

Citations36
Publié2023
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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