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Enregistrement W2017648852 · doi:10.1001/jama.2009.1673

Does This Patient With Palpitations Have a Cardiac Arrhythmia?

2009· review· en· W2017648852 sur OpenAlexaff
Paaladinesh Thavendiranathan

Notice bibliographique

RevueJAMA · 2009
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCardiovascular Syncope and Autonomic Disorders
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPalpitationsMedicineCardiac arrhythmiaInternal medicineCardiologyConfidence intervalMedical historyPhysical examinationAtrial fibrillation

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

CONTEXT: Many patients have palpitations and seek advice from general practitioners. Differentiating benign causes from those resulting from clinically significant cardiac arrhythmia can be challenging and the clinical examination may aid in this process. OBJECTIVE: To systematically review the accuracy of historical features, physical examination, and cardiac testing for the diagnosis of cardiac arrhythmia in patients with palpitations. Data Source, Study Selection, and DATA EXTRACTION: MEDLINE (1950 to August 25, 2009) and EMBASE (1947 to August 2009) searches of English-language articles that compared clinical features and diagnostic tests in patients with palpitations with a reference standard for cardiac arrhythmia. Of the 277 studies identified by the search strategy, 7 studies were used for accuracy analysis and 16 studies for diagnostic yield analysis. Two authors independently reviewed articles for study data and quality and a third author resolved disagreements. DATA SYNTHESIS: Most data were obtained from single studies with small sample sizes. A known history of cardiac disease (likelihood ratio [LR], 2.03; 95% confidence interval [CI], 1.33-3.11), having palpitations affected by sleeping (LR, 2.29; 95% CI, 1.33-3.94), or while the patient is at work (LR, 2.17; 95% CI, 1.19-3.96) slightly increase the likelihood of a cardiac arrhythmia. A known history of panic disorder (LR, 0.26; 95% CI, 0.07-1.01) or having palpitations lasting less than 5 minutes (LR, 0.38; 95% CI, 0.22-0.63) makes the diagnosis of cardiac arrhythmia slightly less likely. The presence of a regular rapid-pounding sensation in the neck (LR, 177; 95% CI, 25-1251) or visible neck pulsations (LR, 2.68; 95% CI, 1.25-5.78) in association with palpitations increases the likelihood of a specific type of arrhythmia (atrioventricular nodal reentry tachycardia). The absence of a regular rapid-pounding sensation in the neck makes detecting the same arrhythmia less likely (LR, 0.07; 95% CI, 0.03-0.19). No other features significantly alter the probability of clinically significant arrhythmia. Diagnostic tests for prolonged periods of electrocardiographic monitoring vary in their yield depending on the modality used, duration of monitoring, and occurrence of typical symptoms during monitoring. Loop monitors have the highest diagnostic yield (34%-84%) for identifying an arrhythmia. CONCLUSIONS: While the presence of a regular rapid-pounding sensation in the neck or visible neck pulsations associated with palpitations makes the diagnosis of atrioventricular nodal reentry tachycardia likely, the reviewed studies suggest that the clinical examination is not sufficiently accurate to exclude clinically significant arrhythmias in most patients. Thus, prolonged electrocardiographic monitoring with demonstration of symptom-rhythm correlation is required to make the diagnosis of a cardiac arrhythmia for most patients with recurrent palpitations.

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)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,039
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,019

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,039
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0020,003
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,002
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0030,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,269
Écart entre enseignants0,256 · 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'étudeSans objet
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

Citations74
Publié2009
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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