The accuracy of the Alvarado score in predicting acute appendicitis in the black South African population needs to be validated
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The Alvarado score is the most widely used clinical prediction tool to facilitate decision-making in patients with acute appendicitis, but it has not been validated in the black South African population, which has much wider differential diagnosis than developed world populations. We investigated the applicability of this score to our local population and sought to introduce a checklist for rural doctors to facilitate early referral. METHODS: We analyzed patients with proven appendicitis for the period January 2008 to December 2012. Alvarado scores were retrospectively assigned based on patients' admission charts. We generated a clinical probability score (1-4 = low, 5-6 = intermediate, 7-10 = high). RESULTS: We studied 1000 patients (54% male, median age 21 yr). Forty percent had inflamed, nonperforated appendices and 60% had perforated appendices. Alvarado scores were 1-4 in 20.9%, 5-6 in 35.7% and 7-10 in 43.4%, indicating low, intermediate and high clincial probability, respectively. In our subgroup analysis of 510 patients without generalized peritonitis, Alvarado scores were 1-4 in 5.5%, 5-6 in 18.1% and 7-10 in 76.4%, indicating low, intermediate and high clinical probability, respectively. CONCLUSION: The widespread use of the Alvarado score has its merits, but its applicability in the black South African population is unclear, with a significant proportion of patients with the disease being potentially missed. Further prospective validation of the Alvarado score and possible modification is needed to increase its relevance in our setting.
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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 | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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) | 0,000 | 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 ».