The value of electrocardiography in prognosticating clinical deterioration and mortality in acute pulmonary embolism: A systematic review and meta‐analysis
Notice bibliographique
Résumé
The role of electrocardiography (ECG) in prognosticating pulmonary embolism (PE) is increasingly recognized. ECG is quickly interpretable, noninvasive, inexpensive, and available in remote areas. We hypothesized that ECG can provide useful information about PE prognostication. We searched MEDLINE, EMBASE, Google Scholar, Web of Science, abstracts, conference proceedings, and reference lists through February 2017. Eligible studies used ECG to prognosticate for the main outcomes of death and clinical deterioration or escalation of therapy. Two authors independently selected studies; disagreement was resolved by consensus. Ad hoc piloted forms were used to extract data and assess risk of bias. We used a random‐effects model to pool relevant data in meta‐analysis with odds ratios (ORs) and 95% confidence intervals (CIs); all other data were synthesized qualitatively. Statistical heterogeneity was assessed using the I 2 value. We included 39 studies (9198 patients) in the systematic review. There was agreement in study selection (κ: 0.91, 95% CI: 0.86‐0.96). Most studies were retrospective; some did not appropriately control for confounders. ECG signs that were good predictors of a negative outcome included S1Q3T3 (OR: 3.38, 95% CI: 2.46‐4.66, P < 0.001), complete right bundle branch block (OR: 3.90, 95% CI: 2.46‐6.20, P < 0.001), T‐wave inversion (OR: 1.62, 95% CI: 1.19‐2.21, P = 0.002), right axis deviation (OR: 3.24, 95% CI: 1.86‐5.64, P < 0.001), and atrial fibrillation (OR: 1.96, 95% CI: 1.45‐2.67, P < 0.001) for in‐hospital mortality. Several ischemic patterns also were significantly predictive. Our conclusion is that ECG is potentially valuable in prognostication of acute PE.
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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 | 0,016 | 0,040 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,020 | 0,040 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,008 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».