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Enregistrement W2010708286 · doi:10.1111/acem.12435

Point-of-care Ultrasonography for the Diagnosis of Acute Cardiogenic Pulmonary Edema in Patients Presenting With Acute Dyspnea: A Systematic Review and Meta-analysis

2014· review· en· W2010708286 sur OpenAlexaffabout
Mohammad Al Deeb, Skye Barbic, Robin Featherstone, Jerrald Dankoff, David Barbic

Notice bibliographique

RevueAcademic Emergency Medicine · 2014
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueUltrasound in Clinical Applications
Établissements canadiensHealth Sciences CentreJewish General HospitalMcGill University Health CentreSunnybrook Health Science CentreCentre for Addiction and Mental HealthUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicinePulmonary edemaMeta-analysisUltrasonographyIntensive care medicineAcute pulmonary edemaCardiologyInternal medicineRadiologyLung

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVES: Acute dyspnea is a common presenting complaint to the emergency department (ED), and point-of-care (POC) lung ultrasound (US) has shown promise as a diagnostic tool in this setting. The primary objective of this systematic review was to determine the sensitivity and specificity of US using B-lines in diagnosing acute cardiogenic pulmonary edema (ACPE) in patients presenting to the ED with acute dyspnea. METHODS: A systematic review protocol adhering to Cochrane Handbook guidelines was created to guide the search and analysis, and we searched the following databases: PubMed, EMBASE, Ovid MEDLINE, Ovid MEDLINE In-Process & Other Non-Indexed Citations, and the Cochrane Database of Systematic Reviews. References of reviewed articles were hand-searched, and electronic searches of conference abstracts from major emergency medicine, cardiology, and critical care conferences were conducted. The authors included prospective cohort and prospective case-control studies that recruited patients presenting to hospital with symptomatic, acute dyspnea, or where there was a clinical suspicion of congestive heart failure, and reported the sensitivity and specificity of B-lines in diagnosing ACPE. Studies of asymptomatic individuals or in patients where there was no suspicion of ACPE were excluded. The outcome of interest was a diagnosis of ACPE using US B-lines. A final diagnosis from clinical follow-up was accepted as the reference standard. Two reviewers independently reviewed all citations to assess for inclusion, abstracted data, and assessed included studies for methodologic quality using the QUADAS-2 tool. Contingency tables were used to calculate sensitivity and specificity. Three subgroup analyses were planned a priori to examine the effects of the type of study, patient population, and lung US protocol employed. RESULTS: Seven articles (n = 1,075) were identified that met inclusion criteria (two studies completed in the ED, two in the intensive care unit [ICU], two on inpatient wards, and one in the prehospital setting). The seven studies were rated as average to excellent methodologic quality. The sensitivity of US using B-lines to diagnosis ACPE is 94.1% (95% confidence interval [CI] = 81.3% to 98.3%) and the specificity is 92.4% (95% CI = 84.2% to 96.4%). Preplanned subgroup analyses did not reveal statistically significant changes in the overall summary estimates, nor did exclusion of three potential outlier studies. CONCLUSIONS: This study suggests that in patients with a moderate to high pretest probability for ACPE, an US study showing B-lines can be used to strengthen an emergency physician's working diagnosis of ACPE. In patients with a low pretest probability for ACPE, a negative US study can almost exclude the possibility of ACPE. Further studies including large numbers of ED patients presenting with undifferentiated dyspnea are required to gain more valid and reliable estimates of test accuracy in ED patients.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,014
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,047
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Méta-analyse · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,023
Score d'incertitude au seuil0,075

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0140,047
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,002
Méta-épidémiologie (sens large)0,0230,033
Bibliométrie0,0070,008
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0040,002
Science ouverte0,0030,002
Intégrité de la recherche0,0030,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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.

Tête enseignante Opus0,088
Tête enseignante GPT0,415
Écart entre enseignants0,326 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeMéta-analyse
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations328
Publié2014
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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