Is It Time to Update How Suspected Angina Is Evaluated prior to the Use of Specialized Tests? Implications Based on a Systematic Review
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: Appropriate use of specialized tests to assess chest pain is based classically on minimal information such as age, gender and the patient's description of pain. This approach has not been reevaluated in decades. We examined the relationship between history, examination and routine laboratory tests to identify factors warranting prospective validation as predictors of underlying coronary artery disease (CAD). METHODS: Studies linking obstructive CAD (≥50% diameter stenosis of at least one vessel by invasive angiography or cardiac computed tomographic angiography) and elements of history, examination and laboratory tests were identified. RESULTS: Forty-one prospectively identified papers were analyzed. Advanced age, gender and chest pain descriptors were extremely important, although the last was less so in women, in whom the presence of risk factors may be more important. Physical examination and chest X-ray were largely noncontributory. Laboratory tests were of variable utility other than to identify risk factors not already known from the history. However, biomarkers such as troponin, brain natriuretic factor and inflammatory markers were promising. The electrocardiogram was mainly important for the identification of ST-T abnormalities. CONCLUSIONS: This review identifies the most promising factors warranting prospective validation for improving the pretest probability estimation of CAD, so appropriate use criteria for the utilization of specialized diagnostic tests can be updated and improved.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,014 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,006 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,003 |
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 découle