Imaging strategies for detection of urgent conditions in patients with acute abdominal pain: diagnostic accuracy study
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To identify an optimal imaging strategy for the accurate detection of urgent conditions in patients with acute abdominal pain. DESIGN: Fully paired multicentre diagnostic accuracy study with prospective data collection. SETTING: Emergency departments of two university hospitals and four large teaching hospitals in the Netherlands. PARTICIPANTS: 1021 patients with non-traumatic abdominal pain of >2 hours' and <5 days' duration. Exclusion criteria were discharge from the emergency department with no imaging considered warranted by the treating physician, pregnancy, and haemorrhagic shock. INTERVENTION: All patients had plain radiographs (upright chest and supine abdominal), ultrasonography, and computed tomography (CT) after clinical and laboratory examination. A panel of experienced physicians assigned a final diagnosis after six months and classified the condition as urgent or non-urgent. MAIN OUTCOME MEASURES: Sensitivity and specificity for urgent conditions, percentage of missed cases and false positives, and exposure to radiation for single imaging strategies, conditional imaging strategies (CT after initial ultrasonography), and strategies driven by body mass index and age or by location of pain. RESULTS: 661 (65%) patients had a final diagnosis classified as urgent. The initial clinical diagnosis resulted in many false positive urgent diagnoses, which were significantly reduced after ultrasonography or CT. CT detected more urgent diagnoses than did ultrasonography: sensitivity was 89% (95% confidence interval 87% to 92%) for CT and 70% (67% to 74%) for ultrasonography (P<0.001). A conditional strategy with CT only after negative or inconclusive ultrasonography yielded the highest sensitivity, missing only 6% of urgent cases. With this strategy, only 49% (46% to 52%) of patients would have CT. Alternative strategies guided by body mass index, age, or location of the pain would all result in a loss of sensitivity. CONCLUSION: Although CT is the most sensitive imaging investigation for detecting urgent conditions in patients with abdominal pain, using ultrasonography first and CT only in those with negative or inconclusive ultrasonography results in the best sensitivity and lowers exposure to radiation.
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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 | 0,005 | 0,036 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».