Multidetector Computed Tomography for Acute Pulmonary Embolism
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The accuracy of multidetector computed tomographic angiography (CTA) for the diagnosis of acute pulmonary embolism has not been determined conclusively. METHODS: The Prospective Investigation of Pulmonary Embolism Diagnosis II trial was a prospective, multicenter investigation of the accuracy of multidetector CTA alone and combined with venous-phase imaging (CTA-CTV) for the diagnosis of acute pulmonary embolism. We used a composite reference test to confirm or rule out the diagnosis of pulmonary embolism. RESULTS: Among 824 patients with a reference diagnosis and a completed CT study, CTA was inconclusive in 51 because of poor image quality. Excluding such inconclusive studies, the sensitivity of CTA was 83 percent and the specificity was 96 percent. Positive predictive values were 96 percent with a concordantly high or low probability on clinical assessment, 92 percent with an intermediate probability on clinical assessment, and nondiagnostic if clinical probability was discordant. CTA-CTV was inconclusive in 87 of 824 patients because the image quality of either CTA or CTV was poor. The sensitivity of CTA-CTV for pulmonary embolism was 90 percent, and specificity was 95 percent. CTA-CTV was also nondiagnostic with a discordant clinical probability. CONCLUSIONS: In patients with suspected pulmonary embolism, multidetector CTA-CTV has a higher diagnostic sensitivity than does CTA alone, with similar specificity. The predictive value of either CTA or CTA-CTV is high with a concordant clinical assessment, but additional testing is necessary when the clinical probability is inconsistent with the imaging results.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,002 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».