Is previous history a reliable predictor for acute mountain sickness susceptibility? A meta-analysis of diagnostic accuracy
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: The goal of this meta-analysis was to determine the clinical utility of acute mountain sickness (AMS) history to predict future incidents of AMS. METHOD: 17 studies (n=7921 participants) were included following a systematic review of the literature. A bivariate random-effects model was used to calculate the summary sensitivity and specificity of the diagnostic test, and moderator variables were tested to explain the heterogeneity across studies. The Quality Assessment of Diagnostic Accuracy Studies (QUADAS-2) method was used to assess concerns for bias and applicability for the included studies. RESULTS: The history of AMS had a low diagnostic accuracy for the prediction of future AMS incidents: the summary sensitivity was 0.50 (95% CI (0.40 to 0.59)) and the summary specificity was 0.72 (95% CI (0.66 to 0.78)). There was significant heterogeneity in the sensitivity and specificity across studies, which we modelled using moderator analysis. Studies that restricted the use of acetazolamide and dexamethasone had not only a higher sensitivity (0.66) relative to those that did not (0.44; p=0.03) but also an increased false-positive rate (0.39 vs 0.23, p=0.03). The QUADAS-2 analysis showed that AMS histories were insufficiently detailed, and few studies controlled for prophylactic medication use or recent altitude exposure, leading to high risks of bias and concerns for applicability. CONCLUSIONS: The use of AMS history to guide prophylactic strategies for high-altitude ascent is not supported by the literature; however, the low sensitivity and specificity of this diagnostic test could reflect the quality of the available studies. Ensuring that the characteristics of the history and future ascents are similar may improve the clinical utility of AMS history.
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 | 0,026 | 0,071 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,014 | 0,057 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».