Impact of Hormone Therapy Linked to Wells Prediction Score in the Diagnosis of Deep Vein Thrombosis in Women Submitted to Vascular Ultrasound
Notice bibliographique
Résumé
Introdução: A trombose venosa profunda (TVP) apresenta elevada morbimortalidade.O escore de Wells foi elaborado para melhorar a capacidade diagnóstica pré-teste para TVP.O objetivo deste estudo foi ajustar o escore de Wells para pacientes brasileiras e incluir a variável hormonioterapia (HT), comparando acurácia e poder de reclassificação do novo escore com o original de Wells.Método: Estudo observacional transversal em que foi realizada regressão logística para incluir a variável hormonioterapia (HT) ao Escore de Wells, criando um novo escore (escore HT), que foi calibrado e ajustado para a população estudada.A qualidade dos dados foi avaliada pela estatística Kappa.Resultados: Foram estudadas 461 pacientes com idade de 56,1 ± 20,8, das quais 103 tiveram diagnóstico ecográfico de TVP.O escore HT incluiu sete variáveis, pacientes que obtiveram pontuação de -4 a 0 foram consideradas de baixo risco; de 1 a 3, moderado risco; e de 4 a 11, alto risco para TVP, com calibração adequada (valor p = 0,59).A área sob a curva ROC para o escore HT foi 0,92 (IC 95% 0,90 -0,95) e para o escore de Wells foi de 0,87 (IC 95% 0,84 -0,91), mostrando diferença estatisticamente significativa (p < 0,05).Conclusão: A inclusão da hormonioterapia a um modelo de predição clínica demonstrou maior acurácia comparativamente ao modelo de Wells.(
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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 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,002 | 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 ».