The sensitivity and specificity of thermometry and plethysmography in the assessment of hand-arm vibration syndrome
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Finger plethysmography and thermometry are objective measures used to assess the vascular aspect of hand-arm vibration syndrome (HAVS). Research to date shows poor correlation between these tests and Stockholm Workshop Scale (SWS) vascular stage. Clinicians, researchers and compensation boards require objective means to diagnose and quantify HAVS. AIMS: To define the specificity and sensitivity of thermometry and plethysmography using the SWS as the reference criterion. A secondary goal was to consider cut points for the tests optimizing sensitivity and specificity. METHODS: A cross-sectional analysis was conducted on HAVS patients seen at an occupational medicine specialty clinic. Plethysmography and thermometry were analyzed using SWS vascular stage as the outcome variable. Logistic regression controlled for age, smoking and time since last vibration exposure and use of vasoactive medications. The sensitivity and specificity of the combined tests were calculated using varying cut points. RESULTS: A total of 139 patients consented to participate in the study. Plethysmography stage 1 or greater showed the highest sensitivity (sensitivity 94% and specificity 15%). Specificity was optimized combining plethysmography stage 3 and thermometry stage 3 (specificity 98% and sensitivity 23%). Maximal diagnostic accuracy was achieved by plethysmography alone setting the criteria for a positive test as being stage 1 or greater (70%). CONCLUSIONS: Neither plethysmography nor thermometry either alone or in combination demonstrated sufficient sensitivity and specificity to serve as an objective correlate for SWS vascular stage. All combinations of plethysmography and thermometry showed a lower specificity than sensitivity indicating that the SWS may be less sensitive in detecting vascular pathology than the objective tests.
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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 | 0,002 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| 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 ».