Using Clinical Evaluation and Lung Scan to Rule Out Suspected Pulmonary Embolism
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: In patients with a low clinical probability of pulmonary embolism (PE) and a nondiagnostic lung scan, the prevalence of PE is theoretically very low. We assessed the safety and usefulness of this association for ruling out PE. METHODS: We analyzed data from 2 consecutive cohort management studies performed in 2 university hospitals (Geneva University Hospital, Geneva, Switzerland, and Hospital Saint-Luc, Montreal, Quebec), which enrolled 1034 consecutive patients who came to the emergency department with clinically suspected PE. All patients were submitted to a sequential diagnostic protocol of lung scan, D-dimer testing, lower-limb venous compression ultrasonography (US), and pulmonary angiography in case of inconclusive results of noninvasive workup. RESULTS: The prevalence of PE was 27.6%. Empirical assessment was accurate for identifying patients with a low likelihood of PE (8.2% prevalence of PE in the low clinical probability category). One hundred eighty patients had a low clinical probability of PE and a nondiagnostic lung scan. Among these patients, US showed deep vein thrombosis in 5. Hence, PE could be ruled out by a low clinical probability, a nondiagnostic lung scan, and a normal US in 175 patients (21.5%). The 3-month thromboembolic risk in these patients was low (1.7%; 95% confidence interval, 0.4%-4.9%). CONCLUSIONS: Anticoagulant treatment could be safely withheld in patients with a low clinical probability of PE and a nondiagnostic lung scan, provided that the US is normal. This combination of findings avoided pulmonary angiography in 21.5% of patients with suspected PE in this series.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
| 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 tête enseignante, 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 ».