Platelet function analyzer‐200 closure curve analysis and assessment of flow‐obstructed samples
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The Platelet function analyzer-200 can determine the effect of clopidogrel in cats. Flow obstruction is an error that causes uninterpretable results. Closure curves and parameters initial flow rate (IF) and total volume (TV) are displayed by the PFA-200 and may allow interpretation of results in cases of flow obstruction. The primary hemostasis components (PHC) are calculated values that normalize these parameters. OBJECTIVES: To determine if closure curves and research parameters allow detecting the effect of clopidogrel in cases of flow obstruction. METHODS: A review of closure curves identified those with flow obstruction and paired analysis that did not. Non-flow-obstructed curves were used to categorize curves with respect to clopidogrel effects. IF, TV, PHC(1), and PHC(2) were evaluated to determine if these could be used to categorize if a sample exhibited the effects of clopidogrel. Curves were visually analyzed, and characteristics identified that were more common with or without the effect of clopidogrel. Visual analysis of curves was performed by blinded observers to determine if a visual analysis was able to predict the effect of clopidogrel. RESULTS: Analysis of parameters was able to predict closure or non-closure in flow-obstructed curves. TV, PHC(1), and PHC(2) had area under the curve of the receiver operating characteristics of 0.79, 0.79, and 0.87. Visual curve analysis was unable to predict closure, with an average accuracy of only 55%, among three reviewers. Agreement between reviewers was poor (Fleiss' Kappa 0.06). CONCLUSIONS: Visual curve analysis was unable to determine the effect of clopidogrel in flow-obstructed samples. Numerical parameters were able to detect the effect of clopidogrel with a high degree of accuracy in flow-obstructed samples.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| 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 ».