Does the Clinical Examination Predict Lower Extremity Peripheral Arterial Disease?
Notice bibliographique
Résumé
CONTEXT: Lower extremity peripheral arterial disease (PAD) is common and associated with significant increases in morbidity and mortality. Physicians typically depend on the clinical examination to identify patients who need further diagnostic testing. OBJECTIVE: To systematically review the accuracy and precision of the clinical examination for PAD. DATA SOURCES, STUDY SELECTION, AND DATA EXTRACTION: MEDLINE (January 1966 to March 2005) and Cochrane databases were searched for articles on the diagnosis of PAD based on physical examination published in the English language. Included studies compared an element of the history or physical examination with a reference standard of ankle-brachial index, duplex sonography, or angiogram. Seventeen of the 51 potential articles identified met inclusion criteria. Two of the authors independently extracted data, performed quality review, and used consensus to resolve any discrepancies. DATA SYNTHESIS: For asymptomatic patients, the most useful clinical findings to diagnose PAD are the presence of claudication (likelihood ratio [LR], 3.30; 95% confidence interval [CI], 2.30-4.80), femoral bruit (LR, 4.80; 95% CI, 2.40-9.50), or any pulse abnormality (LR, 3.10; 95% CI, 1.40-6.60). While none of the clinical examination features help to lower the likelihood of any degree of PAD, the absence of claudication or the presence of normal pulses decreases the likelihood of moderate to severe disease. When considering patients who are symptomatic with leg complaints, the most useful clinical findings are the presence of cool skin (LR, 5.90; 95% CI, 4.10-8.60), the presence of at least 1 bruit (LR, 5.60; 95% CI, 4.70-6.70), or any palpable pulse abnormality (LR, 4.70; 95% CI, 2.20-9.90). The absence of any bruits (iliac, femoral, or popliteal) (LR, 0.39; 95% CI, 0.34-0.45) or pulse abnormality (LR, 0.38; 95% CI, 0.23-0.64) reduces the likelihood of PAD. Combinations of physical examination findings do not increase the likelihood of PAD beyond that of individual clinical findings. However, when combinations of clinical findings are all normal, the likelihood of disease is lower than when individual symptoms or signs are normal. A PAD scoring system, which includes auscultation of arterial components by handheld Doppler, provides greater diagnostic accuracy. CONCLUSIONS: Clinical examination findings must be used in the context of the pretest probability because they are not independently sufficient to include or exclude a diagnosis of PAD with certainty. The PAD screening score using the hand-held Doppler has the greatest diagnostic accuracy.
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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 | 0,017 | 0,169 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,005 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,010 | 0,011 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,001 |
| 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 ».