Diagnostic and Therapeutic Decision-Making: Exploring the Role of Pretest Probability in Patients with Rotator Cuff Pathology
Notice bibliographique
Résumé
Purpose: The purpose of this article is to describe the indicators of diagnostic validity and to demonstrate the informative value of the pretest probability of two tests, the supraspinatus test and magnetic resonance imaging (MRI), on diagnosis and management by using three case scenarios of rotator cuff pathology as examples. Summary of Key Points: Patients' attributes and validity indices of clinical tests are important to consider in reaching an optimal diagnosis. We compared the impact of the supraspinatus (Jobe) test with MRI of the shoulder in three fictional cases with different severity of rotator cuff pathology. The methodological approach of clinical decision-making at the patient level is discussed. Conclusion and Recommendations: Clinicians are required to make decisions based on incomplete data and imperfect clinical tests with falsenegative and false-positive results. Estimating the pretest probability of pathology is often an educated guess. However, without an explicit estimate of the pretest probability of suspected pathology, a test result has no clearly defined informative value. The Bayesian approach provides a logically correct way to arrive at a specific post-test probability.
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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 ».