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 distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».