D-dimer diagnostics: can I use any D-dimer assay? Bridging the knowledge-to-action gap
Notice bibliographique
Résumé
A State of the Art lecture titled "D-dimer Diagnostics: Can I use any D-dimer assay? Bridging the Knowledge-to-Action gap" was presented at the International Society on Thrombosis and Haemostasis Congress in 2023, included in the session on the clinical impact of variability in commonly used coagulation assays. Here, we review the role of D-dimer, primarily in the outpatient diagnosis of patients with venous thromboembolism (VTE) when combined with clinical decision rules. We focus on the recent large management trials that have studied adjustments of VTE exclusion thresholds for D-dimer based on either prior clinical probability of VTE or patient age, and the resultant benefit of reduced imaging for VTE and improved diagnostic efficiency. In this context, we report on the significant variability between D-dimer results and the multiple D-dimer assays in use worldwide using data from international external quality assurance programs. This variability is particularly high at typical VTE exclusion thresholds. We discuss the potential clinical impact of D-dimer assay substitution on accuracy of diagnosis and risk stratification of patients with VTE. Finally, we summarize relevant new data on this topic presented during the 2023 International Society on Thrombosis and Haemostasis Congress and outline future priorities urgently needed to harmonize D-dimer results and reporting that will require international collaboration among multiple stakeholders with an overall goal to close this knowledge-to-action gap.
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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 | 0,053 | 0,086 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,009 |
| Communication savante | 0,011 | 0,015 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,008 | 0,018 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,003 |
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 ».