Update in the diagnosis of deep-vein thrombosis and pulmonary embolism
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE OF REVIEW: Diagnostic strategies for venous thromboembolism must both accurately diagnose thrombus when present, and safely exclude it when absent. This review summarizes recent data on diagnostic strategies for venous thromboembolism. RECENT FINDINGS: Noninvasive diagnostic strategies have emerged to limit the need for invasive testing for deep-vein thrombosis and pulmonary embolism. D-Dimer testing combined with clinical assessment can be used to safely exclude deep vein thrombosis, limiting the need for further testing. Extended lower limb ultrasonography also shows promise although requires further data. Spiral computed tomography has become widely used for the diagnosis of pulmonary embolism. Evidence either for the use of single-detector spiral computed tomography combined with ultrasound or for multidetector spiral computed tomography as a safe and stand-alone test, for the purpose of excluding pulmonary embolism, is finally catching up with current practice. SUMMARY: Invasive testing for venous thromboembolism can be safely avoided in the majority of patients, using diagnostic strategies combining noninvasive tests. Initial evidence suggests that multidetector spiral computed tomography is a safe stand-alone test for pulmonary embolism. Local cost and expertise with separate diagnostic tests will influence the appropriate choice of diagnostic strategies for venous thromboembolism at individual institutions.
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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 | 0,002 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,005 |
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 ».