Prospective evaluation of the negative predictive value of V/Q SPECT using 99mTc-Technegas
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To verify the negative predictive value of pulmonary ventilation/perfusion scintigraphy with single photon emission computed tomography (V/Q SPECT) in ruling out pulmonary thromboembolism. METHODS: V/Q SPECT using 99mTc-Technegas was performed on 584 patients to rule out pulmonary thromboembolism between October 2004 and July 2005. Pulmonary thromboembolism was defined as any clear-cut vascular mismatch, regardless of size. Indeterminate scans were defined as cases having matching vascular type defects with a corresponding X-ray abnormality, or cases with equivocal mismatches. Other patterns were considered negative for pulmonary thromboembolism. Outcome data was gathered >3 months after the scan. Absence of pulmonary thromboembolism was defined as any patient still alive at least 3 months after the scan, with no anticoagulation treatment and no proof of pulmonary thromboembolism by other techniques, either at the time of the scan or during follow-up, or death by other causes. RESULTS: One hundred and eight patients (19%) had a positive pulmonary thromboembolism reading, 18 (3%) an indeterminate study, and 458 (78%) patients had a negative reading for pulmonary thromboembolism. There were 189 patients with an abnormal chest X-ray. The mean follow-up time was 165 days. Of the 458 patients classified as negative for pulmonary thromboembolism, patients receiving chronic anticoagulation for other causes were excluded from follow-up (n=53), which left 405 patients for final analysis. There were no pulmonary thromboembolism-related deaths in the negative group. Six patients were identified as false negatives. The negative predictive value is estimated at 98.5%. CONCLUSION: SPECT pulmonary scintigraphy using 99mTc-Technegas demonstrates a high negative predictive value and a low indeterminate rate.
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 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 | 0,002 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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.
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 ».