Management of Suspected Deep Venous Thrombosis in Outpatients by Using Clinical Assessment and <scp>d</scp>-dimer Testing
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: When deep venous thrombosis is suspected, objective testing is required to confirm or refute the diagnosis. OBJECTIVE: To determine whether the combination of a low clinical suspicion and a normal D -dimer result rules out deep venous thrombosis. DESIGN: Prospective cohort study. SETTING: Three tertiary care hospitals in Canada. PATIENTS: 445 outpatients with a suspected first episode of deep venous thrombosis. INTERVENTIONS: Patients were categorized as having low, moderate, or high pretest probability of thrombosis and underwent whole-blood D -dimer testing. Patients with a low pretest probability and a negative result on the D -dimer test had no further diagnostic testing and received no anticoagulant therapy. Additional diagnostic testing was done in all other patients. MEASUREMENTS: Venous thromboembolic events during 3-month follow-up. RESULTS: 177 (40%) patients had both a low pretest probability and a negative D -dimer result. One of these patients had deep venous thrombosis during follow-up (negative predictive value, 99.4% [95% CI, 96.9% to 100%]). CONCLUSION: The combination of a low pretest probability of deep venous thrombosis and a negative result on a whole-blood D -dimer test rules out deep venous thrombosis in a large proportion of symptomatic outpatients.
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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 | 0,001 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».