Diagnosing vasovagal syncope based on quantitative history-taking: validation of the Calgary Syncope Symptom Score
Notice bibliographique
Résumé
AIMS: It can be difficult to distinguish vasovagal syncope, the most common cause of transient loss of consciousness (T-LOC), from other causes of syncope by history taking. The Calgary Syncope Symptom Score (Calgary Score) is a tool developed for this purpose. We studied its performance in a series of patients presenting with T-LOC. METHODS AND RESULTS: We calculated the Calgary Score for 380 patients presenting with T-LOC to a number of departments of our university hospital. Diagnoses of vasovagal syncope based on the Calgary Score were then compared with the final diagnosis, obtained after additional testing and 2 years of follow-up. The sensitivity of the Calgary Score was 87% (95% CI: 82-91%), at a specificity of 32% (95% CI: 24-40%). Most items of the Calgary Score were less discriminative in our study group than in the original population. Incorrectly labelling patients with syncope as vasovagal was most common in patients with psychogenic pseudosyncope (specificity 21%) but also occurred in patients with cardiac syncope (specificity 32%). CONCLUSION: The sensitivity of the Calgary Score was comparable with the one in the original study, but its specificity was much lower, limiting its value in patients presenting with T-LOC in a general hospital setting.
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 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 | 0,004 | 0,017 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 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 ».