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 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 | 0,003 | 0,033 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».