Diagnosis of deep-vein thrombosis in the year 2000
Notice bibliographique
Résumé
Deep-vein thrombosis is a relatively common disease, amenable to therapy but with a potentially fatal outcome if untreated. The diagnosis can be made in most patients with the noninvasive imaging procedure ultrasonography, but limitations exist. As with all tests, there is a potential for false-positive and false-negative results. The latter are especially an issue for calf vein thrombi, and this in part has led to the concept of serial testing of the proximal venous system and not imaging the calf. The premise of the repeat (serial) test is that only thrombi that extend to the proximal system are clinically relevant and such thrombi will be detected on the repeat test. However, despite the safety of the serial testing concept, it is inconvenient and expensive. In the last few years, the diagnostic process has been improved by the validation of a clinical model that accurately categorizes patients as having low, moderate, or high probability. Among the improvements this provides is the elimination of serial testing if the ultrasonogram is normal and the clinical probability low. The fibrin degradation product D-dimer has been demonstrated to have a high negative predictive value and has also proven useful in diagnostic algorithms. The combination of the D-dimer with clinical model assessment will enable diagnostic testing strategies that are more safe, effective, and convenient for patients.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,004 |
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 ».