Triple Rule-out Computed Tomographic Angiography for Chest Pain: A Diagnostic Systematic Review and Meta-Analysis
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: The objective was to compare the image quality, diagnostic accuracy, radiation exposure, and contrast volume of "triple rule-out" (TRO) computed tomography (CT) to other diagnostic modalities commonly used to evaluate patients with nontraumatic chest pain (dedicated coronary, pulmonary embolism [PE], and aortic dissection CT; invasive coronary angiography; and nuclear stress testing). METHODS: Four electronic databases were searched, along with reference lists and contacted content experts, for relevant studies from inception until October 2012. Eligible studies enrolled patients with nontraumatic chest pain, shortness of breath, suspected acute coronary syndrome (ACS), PE, or aortic dissection; used at least 64-slice CT technology; and compared TRO CT to another diagnostic modality. RESULTS: Eleven studies enrolling 3,539 patients (791 TRO and 2,748 non-TRO) were included (one randomized controlled trial and 10 observational). There was no significant difference in image quality between TRO and dedicated CT scans. TRO CT had the following pooled diagnostic accuracy estimates for coronary artery disease: sensitivity of 94.3% (95% confidence interval [CI] = 89.1% to 97.5%), specificity of 97.4% (95% CI = 96.1% to 98.4%), positive likelihood ratio (LR+) of 17.71 (95% CI = 3.92 to 79.96), and negative likelihood ratio (LR-) of 0.08 (95% CI = 0.02 to 0.27). There were insufficient numbers of patients with PE or aortic dissection to generate diagnostic accuracy estimates for these conditions. Use of TRO CT involved greater radiation exposure (mean difference [MD] = 4.84 mSv, 95% CI = 1.65 to 8.04 mSv) and contrast exposure (MD = 38.0 mL, 95% CI = 28.1 to 48.0 mL) compared to non-TRO CT patients. CONCLUSIONS: Triple rule-out CT is highly accurate for detecting coronary artery disease. Given the low (<1%) prevalence of PE and aortic dissection in the included studies, and the increased radiation and contrast exposure, there are insufficient data to recommend use of TRO CT in the diagnosis of these conditions.
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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 | 0,014 | 0,034 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,017 | 0,029 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».