Platelet Responseเครื่องคำนวณผลหลังให้เกล็ดเลือดสำหรับประเมินโมเดลวิจัย

คาดการณ์ผล ณ เวลาเจาะ CBC

ระบุข้อมูลก่อนให้เกล็ดเลือดและช่วงเวลาที่ต้องการประเมิน

คำนวณในเบราว์เซอร์ · ไม่บันทึกข้อมูลที่กรอก

ข้อมูลสำหรับคำนวณ

ช่วงข้อมูลฝึก 2–92 ปี
กรอกเป็นจำนวนเต็มต่อ µL เช่น 15,000 ให้กรอก 15000 1 U = 0.55 × 10¹¹ plateletsกรอกปริมาณที่จะให้ตามข้อมูลผลิตภัณฑ์; การใช้ dose ที่วางแผนเป็นการประเมินเชิงสำรวจ โมเดลฝึกจาก units_transfused ที่บันทึกไว้
ใช้เวลาที่วางแผนเมื่อประเมินก่อนให้ หรือเวลาจริงเมื่อประเมินย้อนหลัง

ไม่ต้องกรอกชื่อ HN หรือข้อมูลระบุตัวบุคคล

ผลการคาดการณ์

ยังไม่ระบุเวลา

กำลังเตรียมโมเดล…

Platelet increment

—

จำนวนเกล็ดเลือดที่คาดว่าจะเปลี่ยนไป /µL

Post-transfusion count

—

จำนวนเกล็ดเลือดหลังให้ที่คาดการณ์ /µL

ช่วงทำนาย post-count nominal 90%

—

แสดงความไม่แน่นอนของผลรายบุคคล ช่วงกว้างหมายถึงค่าทำนายจุดเดียวอาจคลาดเคลื่อนได้มาก

โอกาส increment ต่ำ

เพิ่มน้อยกว่า 10,000/µL ณ เวลาที่ระบุ

—

ไม่ใช่โอกาสเลือดออกหรือการวินิจฉัย platelet refractoriness

ใช้ผลนี้ประกอบการศึกษาพฤติกรรมของโมเดล

ยังไม่ใช้ยืนยันความปลอดภัยจากเลือดออก ความพร้อมทำหัตถการ หรือสั่งเพิ่ม ลด หรืองดเกล็ดเลือด

โมเดลฝึกด้วยเวลาเจาะจริง การกรอกเวลาที่วางแผนเป็นสถานการณ์สมมติที่ยังไม่ได้ยืนยันล่วงหน้า

ความแม่นยำและขอบเขตการใช้ผลทดสอบจากข้อมูลวิจัย
ความคลาดเคลื่อนเฉลี่ย MAE—/µL
AUC ของความเสี่ยง—การแยกกลุ่ม increment ต่ำ
ชุดทดสอบ192episodes · 83 recorded IDs

แบ่งชุดฝึก คำนวณช่วงทำนาย และทดสอบตามรหัสผู้ป่วย ผลนี้เป็นการประเมินย้อนหลังภายในชุดข้อมูลเดิม ซึ่งเคยถูกตรวจสอบก่อนการวิเคราะห์เพิ่มเติมแล้ว ไม่ใช่ external validation

เวลาเจาะในข้อมูลอยู่ระหว่าง 0.5–240 ชั่วโมง การเปลี่ยนเวลาบนเครื่องคำนวณไม่ได้แสดงผลเชิงเหตุและผลของการรอ หรือเส้นทางการเปลี่ยนแปลงเกล็ดเลือดของผู้ป่วยรายเดียว ช่วง nominal 90% ใช้การคำนวณแบบกลุ่มผู้ป่วย และไม่ได้รับประกันความครอบคลุมแยกในทุกช่วงเวลา

หน่วย dose ใช้ตามผู้วิจัยยืนยัน: 1 U = 0.55 × 10¹¹ platelets; ยังต้องยืนยันหน่วย platelet count จากข้อมูลต้นทาง ความถูกต้องของการเชื่อมรหัสผู้ป่วย จุดเริ่มนับเวลาหลังให้ และเวลาที่ตัวแปรพร้อมใช้งาน dose ใช้เป็นตัวเลขต่อเนื่อง ไม่แปลงเป็น Standard/High-dose โดยตั้งเกณฑ์เอง การเปลี่ยน dose บนหน้าจอไม่ใช่ผลเชิงเหตุและผล และไม่ใช่คำแนะนำเลือกขนาดผลิตภัณฑ์

ผลจากโมเดล neural network สำหรับ increment และ logistic regression สำหรับความเสี่ยงประมาณคนละปริมาณ ความเสี่ยงไม่ได้คำนวณจากค่าทำนายจุดเดียวหรือช่วงทำนายนี้