PB0350 Prospective Study to Evaluate the Consolidated Performance of Two Automated Rapid Assays for the Diagnosis of Heparin-Induced Thrombocytopenia
Notice bibliographique
Résumé
Aims: In this study, we retrospectively evaluated the serological findings of patients referred to our platelet immunology laboratory for the diagnosis of VITT.Methods: Serological investigations of clinical samples from patients suspected of VITT following a SARS-CoV2 vaccine were retrospectively investigated.Clinical and serological findings were retrieved from patient reports.The diagnosis of VITT was based on positive enzyme-linked immunosorbent assay (ELISA) and modified heparin induced platelet aggregation assay with PF4 (mod.HIPA).An optical density (OD) ≥ 0.500 was considered reactive in ELISA.Results: A total of 301 samples from 262 patients (135 females, 127 males) were analyzed in our laboratory between March 2021 and Mai 2022.The median age of the patients was 51 years (range 14 to 87).Seventy-two samples were from our hospital and the remaining (n = 229) samples were referred from other hospital or laboratories.Anti PF4/Heparin ELISA was positive in 51 patients (19.3%) and mod.HIPA was positive in 37 patients (14%).Of these, 3 had a negative ELISA.Among ELISA+ patients, OD IgG anti-PF4/heparin was higher in mod.HIPA+ patients than mod.HIPApatients (2.44 ± 0.86 vs 1.72 ± 0.94; p = 0.009).Platelet count was available in 62 patients.Only 53% (n = 33) of these had a thrombocytopenia.Platelet count was negatively correlated with both D-dimer and IgG PF4/heparin antibody in ELISA (r = -0.33,p = 0.015 and r = -0.37,p = 0.002, respectively).Conclusion(s): The diagnosis of VITT should be based on both clinical and laboratory findings.Lack of information on submissions from external hospitals and laboratories complicates the interpretation of serological tests.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».