Noninvasive Diagnosis of Deep Vein Thrombosis in Postoperative Patients
Notice bibliographique
Résumé
The accuracy of noninvasive testing for the diagnosis of deep vein thrombosis (DVT) generally is less in asymptomatic patients than it is in those with symptoms suggestive of thrombosis. This is because asymptomatic DVT often is confined to the distal veins and, when it involves the proximal veins, the thrombi usually are smaller than in symptomatic patients with proximal thrombosis. Because the positive predictive value of noninvasive tests for asymptomatic DVT generally is 80% or less, abnormal results should be confirmed by venography. There are two main reasons why asymptomatic DVT is sought in the postoperative period: (1) to identify the need for full-dose anticoagulant therapy to prevent symptomatic episodes of venous thromboembolism (VTE), including fatal pulmonary embolism (this represents a form of secondary prophylaxis), and (2) to use this outcome as a surrogate for episodes of clinically important VTE in studies that are designed to evaluate methods of venous thrombosis prophylaxis. In relation to the first of these indications, evidence suggests that routine surveillance of high-risk patients to detect asymptomatic postoperative DVT does not result in improved clinical outcomes in patients who received appropriate VTE prophylaxis. In relation to the second indication, there is concern that asymptomatic VTE may not be a reliable surrogate for clinically important VTE, particularly if the effectiveness of different antithrombotic agents is being compared. Coupled with the comparatively low accuracy of noninvasive testing for asymptomatic DVT, this suggests that the results of such testing are unsuitable for the evaluation of new methods of prophylaxis in clinical trials.
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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 | 0,000 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».