Development and validation of a tool for patient reporting of symptoms and signs of the post-thrombotic syndrome
Notice bibliographique
Résumé
Post-thrombotic syndrome (PTS) is a long-term complication of deep-vein thrombosis (DVT). The Villalta scale is the recommended tool for diagnosing PTS, but requires a clinician's assessment in addition to patient self-assessment. In the present study, we validated a self-administered tool for patient reporting of leg symptoms and signs as a mean to assess PTS. We first validated a form for patient self-reported Villalta (PRV1), then developed and validated a visually assisted form (PRV2). The validity of PRV1 and PRV2 was assessed in patients diagnosed with DVT between 2004 and 2012. Median time from DVT to inclusion was 5.1 and 3.5 years for PRV1 (n=162) and PRV2 (n=94), respectively. Patients were requested to complete the PRV form before a scheduled visit. PTS diagnosed by the original Villalta scale during the visit served as the reference method. PRV1 showed only moderate agreement for diagnosing PTS compared with the original Villalta scale (kappa agreement 0.60, 95% CI 0.48-0.72), whereas PRV2 showed very good agreement (0.82, 95% CI 0.71-0.94). In the validation of PRV2, PTS was diagnosed in 54 (57%) patients according to the original Villalta scale and in 60 (64%) by PRV2. The sensitivity of PRV2 to detect PTS was 98% and the specificity was 83%. We conclude that the visually assisted form for PRV is a valid and sensitive tool for diagnosing PTS. Such a tool could be applied in further clinical studies of PTS, making studies less resource demanding by reducing the need for in-person clinic visits.
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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 | 0,022 | 0,033 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».