How Trustworthy is Light Transmittance Platelet Aggregometry With Low Platelet Count Samples? Insights From Test Replicates and Retrospective Analysis of Several Decades of Diagnostic Samples
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT Introduction Light transmission platelet aggregometry (LTA) is useful to diagnose platelet function disorders (PFD). We evaluated the precision and reproducibility of LTA with low platelet count platelet‐rich plasma (LPRP). Methods LPRP maximal aggregation (MA) precision for informative agonists and LTA reproducibility were assessed using multiple replicates for adjusted control LPRP (CLPRP) and retrospective analysis of several decades of consecutive patient LPRP (PLPRP) and CLPRP tests with replicates between and/or within tests. Results Intra‐subject CLPRP had acceptable MA CVs and tracings unless platelets were ≤ 25 × 10 9 /L. Among tests with replicates, PLPRP with ≤ 25 × 10 9 platelets/L were uncommon (6/247 samples) and 5/6 showed pathognomonic Bernard–Soulier syndrome (BSS) findings. Among evaluated patients ( n = 195; diverse diagnoses), 44.6% had abnormal LTA findings on ≥ 1 tests after excluding single, within‐test MA outliers in 21/194 PLPRP and 2/27 CLPRP tests. Median, intra‐subject, within‐test coefficients of variation (CVs) for PLPRP and CLPRP MA responses to informative agonists were acceptable for most agonists, with higher CV for 0.5 mg/mL ristocetin, weak agonists, and impaired responses, and only small differences between MA estimates across agonists. Between‐test agreement was good for MA responses, with 80.5% of patients and 98.1% of controls having consistent overall LTA findings, with significantly more patients than controls having consistently abnormal LTA findings (46.3% vs. 0%; p < 0.001). Conclusions Diagnostic LTA with LPRP has acceptable precision and reproducibility when evaluated with informative agonists. Nonetheless, caution is warranted when testing samples with ≤ 25 × 10 9 platelets/L, which often show BSS findings.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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 ».