The Clinical Utility of a Diagnostic Imaging Algorithm Incorporating Low-Dose Perfusion Scans in the Evaluation of Pregnant Patients With Clinically Suspected Pulmonary Embolism
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE OF THE REPORT: The aim of this study was to determine the proportion of pregnant patients with a clinical suspicion of pulmonary embolism and a normal chest radiograph who require further evaluation with perfusion scintigraphy alone compared with both perfusion scintigraphy and computed tomography (CT). PATIENTS AND METHODS: All patients who had a low-dose perfusion lung scan as part of a clinical imaging algorithm to assess for clinically suspected pulmonary embolism in pregnant patients at 3 regional hospitals from September 2009 to February 2011 were retrospectively reviewed. The proportion of patients requiring a low-dose perfusion-only lung scan was compared with the proportion requiring further evaluation with both a low-dose perfusion scan and a CT scan to complete the algorithm. RESULTS: Seventy-four (74) patients were included. Sixty-one (61/74; 82.4%) patients had a normal low-dose perfusion-only scan and did not require further imaging. Thirteen (13/74; 17.6%) patients demonstrated an abnormal perfusion scan and required further imaging with a CT scan. One patient (1/74; 1.4%) was diagnosed with pulmonary embolism. CONCLUSIONS: Our results suggest that for pregnant patients with a normal chest radiograph, pulmonary embolism can be excluded in 82.4% of patients with a low-dose perfusion scan alone.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,022 | 0,023 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,002 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».