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Enregistrement W2600624233 · doi:10.1200/jco.2007.25.18_suppl.19522

Accuracy and usefulness of a clinical prediction rule and D-dimer testing in excluding deep vein thrombosis (DVT) in cancer patients

2007· article· en· W2600624233 sur OpenAlexaff
Marc Carrier, A. Lee, Shannon M. Bates, P.S. Wells

Notice bibliographique

RevueJournal of Clinical Oncology · 2007
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueVenous Thromboembolism Diagnosis and Management
Établissements canadiensMcMaster UniversityUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineCancerDeep veinMalignancyD-dimerThrombosisPre- and post-test probabilityInternal medicinePopulationProspective cohort studySurgery

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

19522 Background: Cancer patients frequently present with thrombotic complications and rapid, accurate diagnostic testing would reduce morbidity and mortality. Although the combination of a low clinical probability using clinical prediction rules (e.g. Well’s Score) and a negative D-dimer result have proven to be safe and reliable in ruling out DVT in the general population, the accuracy of such a strategy is less certain in cancer patients. Because cancer patients often have alternative reasons for leg swelling and pain, and because malignancy and chemotherapy can render the D-dimer test positive in the absence of DVT, we hypothesize that the Well’s Score and D-dimer testing are potentially less accurate and less useful in excluding DVT in patients with active cancer. Methods: We performed a retrospective analysis of 2 prospective studies to compare the diagnostic test characteristics of the Well’s Score and D-dimer testing between patients with and without cancer presenting with suspected DVT. Results: A total of 1630 patients were studied; 107 had cancer. DVT was confirmed in 39.3% of patients with and 13.7% of patients without cancer. In both patient groups, the proportions of patients with DVT were significantly different among the high-, moderate- and low-probability groups according to the Well’s score (P<0.001). However, significantly fewer cancer patients (19.6%) had a low-probability score compared to patients without cancer (47.5%) (P<0.001). Similarly, 36.4% of cancer vs. 60.4% of noncancer patients had a negative D-dimer result (P<0.001). In cancer patients, a low probability score alone had a sensitivity of 95.2% (95%CI 82.6%-99.2%) and a specificity of 29.2% (95% CI 18.9%-42.0%). In combination with D-dimer testing, the sensitivity improved to 100% (95%CI 31.0%-100%) but the specificity was reduced to 26.4% (95%CI 13.5%-44.7%). In contrast, the specificity in patients without cancer was preserved at 53.9% (95%CI 50.4%-57.3%). Conclusion: DVT can be ruled out in cancer patients with a low clinical probability of DVT and a negative D-dimer result. However, the low specificity of these tests excludes very few patients and thereby limits their clinical usefulness. No significant financial relationships to disclose.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,027
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,023

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,027
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,257
Tête enseignante GPT0,503
Écart entre enseignants0,247 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations2
Publié2007
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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