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Enregistrement W2107262083 · doi:10.1111/j.1541-9215.2005.03698.x

The Diagnostic Evaluation of Pulmonary Embolism

2005· review· en· W2107262083 sur OpenAlexaff
Simon McRae, Jeffrey S. Ginsberg

Notice bibliographique

RevueThe American Heart Hospital Journal · 2005
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueVenous Thromboembolism Diagnosis and Management
Établissements canadiensMcMaster UniversityMcMaster University Medical Centre
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicinePulmonary embolismPulmonary angiographyRadiologyGold standard (test)Magnetic resonance imagingD-dimerAngiographyCardiologyInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Due to the morbidity and mortality associated with either untreated disease or inappropriate anticoagulant therapy, accurate diagnosis of pulmonary embolism is essential. Pulmonary angiography, the current gold standard test for diagnosing pulmonary embolus, is both invasive and costly; therefore, noninvasive diagnostic strategies have been developed. Noninvasive tests often have to be combined to either raise the posttest probability of disease to a level justifying treatment or lower it to a level at which withholding treatment is warranted. Diagnostic algorithms involving clinical assessment; venous ultrasonography; D-dimer testing; ventilation-perfusion lung scanning; and, more recently, computed tomography have been validated in management trials of patients with a suspected pulmonary embolism. The optimal strategy at individual institutions is dependent on local availability, expertise, and cost. Magnetic resonance imaging and combined computed tomographic pulmonary angiography and venography possess the potential to be used as stand-alone tests for pulmonary embolism but require further evaluation.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,987
Score d'incertitude au seuil0,731

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,043
Tête enseignante GPT0,381
Écart entre enseignants0,337 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations4
Publié2005
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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