A standardized guideline-based algorithm coupled with online decision-making tool: the new frontier for efficient management of syncope?
Notice bibliographique
Résumé
Despite significant progress in the past three decades including the publication of guidelines, the development of several emergency room syncope decision rules and more generic risk scores, and the institution of formal dedicated syncope facilities, the management (diagnosis and therapy) of syncope is still largely unsatisfactory. A Position Paper commissioned by the Canadian Cardiovascular Society1 addresses the quality of evidence of the standardized methods of management of syncope proposed in recent years and gave pragmatic interpretation of strong vs. weak recommendations based on the GRADE system.2 In brief, there is little persuasive evidence that emergency room syncope rules and diagnostic syncope units provide efficient care and improved outcomes. While we congratulate the Canadian colleagues for their objective comprehensive evaluation, we think their conclusions reflect some major pitfalls that persist in the approach to patients with syncope: 1. Difficulty identifying patients at high risk (in particular those at short-term risk). This problem inevitably leads to an increase in the number of inappropriate hospitalizations, tests utilization, and eventually higher costs. 2. High rate of unexplained diagnosis. It seems that the most complex (i.e. with competing possible causes) and potentially severe syncope cases that require specialized treatment remain undiagnosed.3 Indeed, patients with unexplained syncope tend to be older and more frequently have structural heart disease or electrocardiographic abnormalities. Conversely, a diagnosis is more easily obtained in healthy young patients without structural heart disease, who are known to have a favourable outcome. The paradox is that the more we need a precise diagnosis, the more difficult it is to obtain one. 3. High rate of misdiagnosis. Typically patients are asymptomatic at the time of evaluation and the opportunity to capture a …
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».