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Enregistrement W4417012025 · doi:10.1182/blood-2025-3037

The platelet variability index tool to determine the likelihood of immune thrombocytopenia (ITP): User testing and tool refinement

2025· article· en· W4417012025 sur OpenAlexaffabout
Syed Mahamad, Na Li, Bianca Clerici, Emily Harris, Rick Ikesaka, Kristine Matusiak, Hayley Merkeley

Notice bibliographique

RevueBlood · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiquePlatelet Disorders and Treatments
Établissements canadiensUniversity of CalgaryThrombosis and Atherosclerosis Research InstituteUniversity of British ColumbiaMcMaster University Medical Centre
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMetric (unit)UsabilityImmune thrombocytopeniaCohortPlateletLikert scaleWorkflowCohort study

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Introduction The diagnosis of immune thrombocytopenia (ITP) is challenging due to the lack of a reliable diagnostic laboratory test. The platelet variability index (PVI) is a simple metric that captures the magnitude of the platelet count fluctuations over time and the severity of the thrombocytopenia from 3 or more consecutive platelet count measurements. An elevated PVI score, reflecting a high degree of platelet variability and severe thrombocytopenia, can distinguish between patients with ITP and patients with thrombocytopenia from non-immune causes (Li et al, Blood Advances 2021). We conducted a usability study to refine the PVI application based on user feedback. Methods We recruited 5 hematologist users from Canada, the U.S., and Italy to provide feedback on the presentation and utility of the web-based application of the PVI tool. After a virtual presentation of the application to users, we solicited unstructured feedback in person and by email followed by a group discussion. We then delivered a structured electronic survey to users to evaluate 5 reporting options for the PVI score, which varied in the wording of the interpretation summary and in the number of likelihood categories (high, moderate, low +/- very low likelihood of ITP). Options for the interpretation summary included a combination of the expected number of ITP patients (out of 100) in each category based on the previously published derivation cohort (Li et al, Blood Advances 2021) and the overall likelihood category. Respondents rated each option for clarity, clinical utility, interpretability, and workflow using a Likert scale with an opportunity for free text feedback. The final PVI application format was presented back to users for final comment and approval. Results During the initial unstructured feedback and discussion, users identified the need for a hierarchical designation of ITP likelihood based on the PVI score rather than a simple dichotomous result (ITP is likely or unlikely). All 5 options presented in the survey were rated as easy to understand, clinically useful, helpful for interpreting the likelihood of ITP, and applicable to clinical workflow by most respondents (80%, n=4). All respondents favored a concise summary of the patient's likelihood of ITP rather than the expected prevalence numbers. Most respondents (60%, n=3) preferred the inclusion of a “very low likelihood of ITP” category to improve interpretability, align with prevalence estimates, and enhance confidence in ruling out the ITP diagnosis for patients with the lowest scores. The final PVI application format that was agreed upon by all users included a likelihood category (from very low likelihood of ITP to high likelihood of ITP) and the expected prevalence numbers for each category presented as a table for reference. For example: “PVI Score = 2. This patient has a very low likelihood of ITP. For PVI score 0 – 2, less than 3 patients per 100 would be expected to have ITP.” Conclusions User feedback on the PVI tool focused on clear and concise interpretation summaries for the likelihood of ITP based on the PVI score. Further studies will assess the impact of the PVI tool on clinical outcomes for patients with thrombocytopenia who are suspected of having ITP.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,069
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,183
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,069
Score d'incertitude au seuil0,365

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0690,183
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,001

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.

Tête enseignante Opus0,013
Tête enseignante GPT0,255
Écart entre enseignants0,242 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2025
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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