Application of the American College of Emergency Physicians (ACEP) Recommendations and a Risk Stratification System (OESIL) for Patients with Syncope Admitted in Internal Medicine Service
Notice bibliographique
Résumé
Syncope represents 1-6% of total admissions to the hospital. Identification of high-risk patients (pts) at the ER is essential for avoiding unnecessary admissions. To retrospectively evaluate the ACEP recommendations for syncope admissions and the OESIL risk score for syncope stratification in pts with syncope admitted to the Internal Medicine Service. Two blinded investigators review all the charts and retrospectively applied the guidelines. ACEP recommendations were divided into level B (high sensitivity and specificity to detect cardiac syncope) and C (high sensitivity, low specificity). OESIL risk score was divided into 0-1 points (less than 1% of mortality risk) and 2-4 (more than 20% of mortality risk). We assumed that pts with an OESIL > 2 should be admitted due to high risk of cardiac mortality. Between June 2003-July 2004, 75 pts were admitted. Mean age was 68±14 years, 41% were female. Structural heart disease was present in 60% and ECG was abnormal in 25%. A diagnosis was achieved in 40 pts (54%), vasovagal syncope 22 (55%), cardiac 6 (15%), orthostatic hypotension 7 (18%), drug-induced 2 (5%) and neurologic 2 (5%). The average length of stay was 4.2±3.7 days. ACEP level B Sensitivity 100%, Specificity 81%, ACEP level C; Sensitivity 100%, Specificity 26%. The majority of syncope admissions to an Internal Medicine Service were low risk. ACEP level B recommendations had a good sensitivity identifying cardiac causes of syncope. However, ACEP guidelines overestimate cardiac causes leading to unnecessary admissions. Level C recommendations have poor specificity (26%) leading to unnecessary admissions. OESIL score identified 30% of pts with very low mortality that may have been unnecessarily admitted.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 ».