Prevalence of Acute Coronary Syndrome in Patients Suspected for Pulmonary Embolism or Acute Aortic Syndrome: Rationale for the Triple Rule-Out Concept
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The aims of the study were to evaluate the prevalence of acute coronary syndrome (ACS) among patients presenting with atypical chest pain who are evaluated for acute aortic syndrome (AAS) or pulmonary embolism (PE) with computed tomoangiography (CTA) and discuss the rationale for the use of triple rule-out (TRO) protocol for triaging these patients. METHODS: This study is a retrospective analysis of patients presenting with atypical chest pain and evaluated with thoracic (CTA), for suspicion of AAS/PE. Two physicians reviewed patient files for demographic characteristics, initial CT and final clinical diagnosis. Patients were classified according to CTA finding into AAS, PE and other diagnoses and according to final clinical diagnosis into AAS, PE, ACS and other diagnoses. RESULTS: Four hundred and sixty-seven patients were evaluated: 396 (84.8%) patients for clinical suspicion of PE and 71 (15.2%) patients for suspicion of AAS. The prevalence of ACS and AAS was low among the PE patients: 5.5% and 0.5% respectively (P = 0.0001), while the prevalence of ACS and PE was 18.3% and 5.6% among AAS patients (P = 0.14 and P = 0.34 respectively). CONCLUSION: The prevalence of ACS and AAS among patients suspected clinically of having PE is limited while the prevalence of ACS and PE among patients suspected clinically of having AAS is significant. Accordingly patients suspected for PE could be evaluated with dedicated PE CTA while those suspected for AAS should still be triaged using TRO protocol.
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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 | 0,007 | 0,025 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».