Developing a Protocol for the External Validation of a Clinical Prediction Model for the Diagnosis of Immune Thrombocytopenia
Notice bibliographique
Résumé
Defined as a platelet count <100x109/L with no known cause, immune thrombocytopenia (ITP) is a diagnosis of exclusion, meaning other thrombocytopenic conditions must be ruled out before establishing the ITP diagnosis. This can lead to errors, unnecessary exposures to expensive and harmful treatments, and increased patient anxiety and distress. In the absence of a standardized diagnostic test, a clinical prediction model, called the Predict-ITP tool, was developed to aid hematologists in establishing the ITP diagnosis among patients who present with thrombocytopenia. Based on a cohort of 839 patients referred to an academic hematology clinic and using penalized logistic regression, the following predictor variables for the ITP diagnosis were identified: 1) high platelet variability index; 2) lowest platelet count; 3) highest mean platelet volume; and 4) history of a major bleed. Internal validation was completed using bootstrap resampling, and showed good discrimination and excellent calibration. Following internal validation and prior to implementation, the Predict-ITP Tool must undergo external validation by evaluating the tool’s performance in a different cohort. A study protocol was developed with the objective of externally validating the Predict-ITP Tool by collecting data from 960 patients from 11 clinics across Canada. The tool will compute the probability of ITP using information available at the time of the initial consultation, and results will be compared with either the local hematologist’s diagnosis at the end of follow-up or the adjudicated diagnosis. Discrimination (the ability to differentiate between patients with and without ITP) and calibration (the agreement between predicted and actual classifications) of the tool will be assessed. The Predict-ITP Tool must demonstrate good discrimination (c-statistic ≥ 0.8) and excellent calibration (calibration-in-the-large close to 0; calibration slope close to 1) to achieve external validation. If implemented, this tool will improve diagnostic accuracy and reduce delays in diagnosis and unnecessary treatments and investigations.
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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 | 0,168 | 0,176 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,002 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,007 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,039 | 0,010 |
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 ».