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Enregistrement W2735030853 · doi:10.1136/heartjnl-2017-311726.135

136 Gp auscultation for diagnosing valvular heart disease

2017· article· en· W2735030853 sur OpenAlexaff
Saul Myerson, Bernard Prendergast, Syed K M Gardezi, Anthony Prothero, Andrew Kennedy, Joanna Wilson

Notice bibliographique

RevueHeart · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCardiac Valve Diseases and Treatments
Établissements canadiensSt. Thomas Hospital
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineAuscultationHeart Auscultationvalvular heart diseaseCardiologyHeart murmurInternal medicineHeart soundsHeart diseaseElectrocardiography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Introduction Cardiac auscultation is an important clinical skill used by physicians in assessing and diagnosing valvular heart disease (VHD). The widespread use of echocardiography in the last three decades has coincided with a perceived decline in the utility of auscultation, particularly by general physicians. The ability of generalists to identify VHD in an unselected population has not been well characterised, so we aimed to determine the accuracy of auscultation in primary care for diagnosing VHD. Methods 251 participants aged 65 and over who were participating in the OxValve population cohort study were included. They were recruited from two participating GP surgeries and had no previous diagnosis of VHD. The participants underwent cardiac auscultation during the OxValve study visit by two experienced General Practitioners (GPs), neither of whom had a specialist interest in cardiology. A 5-point Likert scale was used to rate the ability to hear heart sounds (1=not at all; 5=perfectly) in addition to the presence or absence of a murmur, type of murmur and the ability to make a diagnosis based upon the auscultation findings. This was compared to transthoracic echocardiography performed at the same visit, but GPs were blind to the echocardiogram result, which was performed after auscultation. VHD was categorised as mild (either mild regurgitation [excluding trace/physiological] or aortic sclerosis) or significant (moderate/severe regurgitation or at least mild stenosis). Standard measures of diagnostic accuracy were calculated. Results 82 murmurs were heard by the GPs (80 systolic; 2 diastolic). Echocardiography identified mild VHD in 174 (69%) of the 251 participants, with more significant VHD present in 37 (15%). The ability to hear a murmur on auscultation was not related to age, BMI or heart rate (table 1). Auscultation had a sensitivity of 32% and specificity of 67% for diagnosing mild VHD, which improved slightly for significant VHD to a sensitivity of 43%, and specificity of 69% (table 2). The area under the curve on receiver operating characteristics (ROC) analysis was 0.50 for mild VHD and 0.56 for significant VHD (Figure-1) suggesting limited discriminatory ability. Conclusion GP auscultation has only moderate accuracy for diagnosing valvular heart disease in an unselected population, and the presence of an isolated murmur would not be a reliable indicator of valve disease. This study did not include patients with cardiovascular symptoms however, in whom the presence of a murmur may be more significant, and for whom echocardiography might be more appropriate. Abstract 136 Table 2 The accuracy of cardiac auscultation in diagnosing significant VHD Abstract 136 Figure 1 ROC curve for significant VHD Area under the curve = 0.56 (95% CI 0.46 – 0.66) Abstract 136 Table 1 The likelihood of hearing of murmur on auscultation and its relationship with age, BMI & heart rate

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,013
Score d'incertitude au seuil0,368

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,034
Tête enseignante GPT0,416
Écart entre enseignants0,382 · 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 tête enseignante, 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

Citations8
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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