Bleeding self‐assessments by patients with immune thrombocytopenia (ITP): An agreement study
Notice bibliographique
Résumé
We designed anagreement study to compare the results of bleeding assessments done in tandem by ITP patients and trained research staff. We used a modified version of the ITP Bleeding Scale, which captured the patients' worst bleeding event at any of nine anatomical sites since the time of the last assessment. Interrater agreement was determined using the 2-way kappa for the assessment of severe vs. non-severe bleeds. We analyzed 108 consecutive patients with ITP from the McMaster ITP Registry who had duplicate bleeding assessments. Two-way agreement was excellent for gynecological (k = 0.86, 95% CI 0.71-1.02), gastrointestinal (k = 1), genitourinary (k = 1), pulmonary (k = 1) and intracranial (k = 1) bleeds; good for skin (k = 0.68, 95% CI, 0.54-0.82), oral (k = 0.76, 95% CI, 0.53-0.98) and ocular (k = 0.66, 95% CI, 0.04-1-28) bleeds; and moderate for epistaxis (k = 0.58, 95% CI, 0.21-0.95). Bleeding self-assessments by ITP patients were similar to trained research staff, but disagreements in severity grades were more frequent with skin bleeds, oral bleeds and epistaxis. Bleeding self-assessments could simplify bleeding assessments in clinical trials.
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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 | 0,031 | 0,071 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 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 ».