Adapting the<scp>D</scp>-dimer cutoff for thrombosis detection in elderly outpatients
Notice bibliographique
Résumé
D-dimer measurement is an important step in diagnostic strategies for venous thromboembolism. It allows the safe ruling out of the diagnosis with no need for imaging tests in approximately 30% of outpatients. However, the usefulness of d-dimer is limited in elderly patients; the likelihood of a negative d-dimer strongly decreases with age, making physicians reluctant to order the test. Several attempts to improve the performance of D-dimer in elderly patients have been pursued. Recently, an age-adjusted cutoff was derived; the optimal cutoff value (in µg/l) appears to be equal to the patient's age (in years) multiplied by ten in patients over 50 years of age with a low pretest clinical risk of venous thromboembolism. This age-adjusted cutoff value has been extensively and externally validated in retrospective studies that included mostly outpatients with suspected deep vein thrombosis or pulmonary embolism and used various quantitative D-dimer assays. All available studies confirmed the increased usefulness and similar safety of the age-adjusted cutoff compared with the conventional cutoff, the most important benefit being obtained in elderly patients. However, before any recommendation for clinical practice can be made, a prospective diagnostic management outcome study is lacking, in which all low clinical risk patients with D-dimer levels below their age-adjusted cutoff would be left untreated with no further diagnostic testing.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,007 | 0,007 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 ».