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Enregistrement W2127748456 · doi:10.15537/1658-3175.4452

Wells score for venous thromboembolism. Basic diagnostic algorithm for venous thromboembolism.

2008· editorial· en· W2127748456 sur OpenAlexaboutno aff
Baoan Gao, H. J. Yang

Notice bibliographique

RevueSaudi Medical Journal · 2008
Typeeditorial
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueVenous Thromboembolism Diagnosis and Management
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicinePulmonary embolismDeep veinVenous thromboembolismPre- and post-test probabilityThrombosisVenous thrombosisPopulationInternal medicineIntensive care medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

V thromboembolism (VTE) affects 1-2 per 1000 people in the general population each year, usually as deep-vein thrombosis (DVT) of the leg or pulmonary embolism (PE).1 Venous thromboembolism is a common, yet challenging diagnostic problem among both inpatients and outpatients. Clinical pre-test probability assessment is a cornerstone of the algorithms for the exclusion, or diagnosis of VTE.2,3 For patients suspected of VTE, the Wells score appears to be the most useful and well-validated clinical pre-test probability assessment.3 The Wells score, also called Canada score, including Wells DVT score and Wells PE score, has been built by Philip S. Wells in University of Ottawa, Canada on the basis of a series of investigations. In this article, we summarize the derivation, and the recent investigations of the Wells score for VTE. Wells DVT score. In 1995 Wells et al4 developed a clinical model to stratify pretest probability for DVT into high, moderate, and low categories. Items included in the clinical model were assembled from information obtained by a literature review, and from the collective experience of the participating investigators. These items were devided into 3 groups: signs and symptoms of DVT, risk factors for DVT, and potential alternative diagnosis. The clinical model was composed of specific items, designated as either major or minor that included proven risk factors, and pertinent symptoms, and physical signs at patient presentation. A probability score was derived, which categorized the patients into low, moderate, or high probability groups. The clinical model was prospectively tested to stratify symptomatic outpatients with suspected DVT, who had symptoms for less than 60 days. Finally, the clinical model predicted prevalence of DVT in 3 categories: 85% in the high, 33% in the moderate, and 5% in the low category. The weighted Kappa value for the assessment of interobserver reliability, for the clinical model, was 0.85 which represents an excellent level of agreement. However, the clinical model, criticized as being cumbersome, was not convenient for ordinary physicians, so Wells et al5 simplified it to a score by univariate, and stepwise logistic regression analysis of 529 patients’ clinical data. After retrospective analysis, Wells DVT score including 9 significant variables was shown in Table 1. According to the score, 529 patients were divided into 3 categories. In the high probability category the prevalence of DVT was 73%, in the moderate probability category the prevalence was 28%, and in the low probability the prevalence was 6%. The original model and score model were compared with respect to the prevalence of DVT in each of the 3 categories, and no significant difference was demonstrated (p=0.694, p=0.419, p=0.086). Wells et al6 used prospectively Wells DVT score in combination with ultrasound to guide management of patients with suspected DVT. Five hundred and ninetythree patients with suspected DVT were categorized as being at low, moderate, or high clinical probability for DVT by the Wells score, then all patients underwent deep venous ultrasound imaging of lower limb. Patients at low clinical probability underwent a single ultrasound test. A negative ultrasound excluded the diagnosis of DVT, whereas a positive ultrasound was confirmed by venography. Patients at moderate probability with a positive ultrasound were treated for DVT, whereas patients with an initial negative ultrasound had a single follow-up ultrasound one week later. Patients at high

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,006
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Éditorial · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,027
Score d'incertitude au seuil0,057

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0030,002
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0170,006

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 Opus0,017
Tête enseignante GPT0,299
Écart entre enseignants0,282 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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
GenreÉditorial

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

En bref

Citations3
Publié2008
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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