Use of local data to enhance uptake of published recommendations: an example from the diagnostic evaluation of precocious puberty
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: It has been recommended that basal luteinising hormone (LH) levels be used as the initial test to identify cases of central precocious puberty (CPP) in children. However, in clinical practice, gonadotropin-releasing hormone (GnRH) stimulation tests are frequently still used. OBJECTIVE: To assess the diagnostic utility of a single LH to identify CPP in girls, as a means to safely reduce GnRH stimulation testing rates. DESIGN: Retrospective analysis of patients referred for GnRH stimulation between August 2007 and December 2010, with prospective 12-month follow-up of GnRH stimulation testing rates post implementation of management algorithm. PATIENTS: 57 girls (6.2 ± 2.1 years) with early signs of puberty. MAIN OUTCOME MEASURE: Ability of basal LH to predict clinical pubertal progression, 6 months following the GnRH stimulation test. RESULTS: Pubertal progression occurred in 18 patients. All patients with a basal LH level ≥ 0.3 IU/L had subsequent pubertal progression, while 39 of 41 patients with a basal LH ≤ 0.2 IU/L did not progress, resulting in 100% specificity (95% CI 92% to 100%) and 90.5% sensitivity (69.6% to 98.8%). Using the locally derived algorithm, GnRH stimulation testing was redirected to patients with pubertal progression that was discordant with basal LH data. Post intervention, there was a 75% reduction in GnRH stimulation testing without comprising the rate of diagnosis of CPP. CONCLUSIONS: Our results confirm the diagnostic utility of basal LH levels in the diagnosis of CPP and demonstrate that dissemination and interpretation of local data may facilitate change in clinical practice, resulting in streamlined patient care and cost savings.
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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 | 0,218 | 0,424 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,010 | 0,009 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,008 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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 ».