Comparison of clinical probability-adjusted D-dimer and age-adjusted D-dimer interpretation to exclude venous thromboembolism
Notice bibliographique
Résumé
Two new strategies for interpreting D-dimer results have been proposed: i) using a progressively higher D-dimer threshold with increasing age (age-adjusted strategy) and ii) using a D-dimer threshold in patients with low clinical probability that is twice the threshold used in patients with moderate clinical probability (clinical probability-adjusted strategy). Our objective was to compare the diagnostic accuracy of age-adjusted and clinical probability-adjusted D-dimer interpretation in patients with a low or moderate clinical probability of venous thromboembolism (VTE). We performed a retrospective analysis of clinical data and blood samples from two prospective studies. We compared the negative predictive value (NPV) for VTE, and the proportion of patients with a negative D-dimer result, using two D-dimer interpretation strategies: the age-adjusted strategy, which uses a progressively higher D-dimer threshold with increasing age over 50 years (age in years × 10 µg/L FEU); and the clinical probability-adjusted strategy which uses a D-dimer threshold of 1000 µg/L FEU in patients with low clinical probability and 500 µg/L FEU in patients with moderate clinical probability. A total of 1649 outpatients with low or moderate clinical probability for a first suspected deep vein thrombosis or pulmonary embolism were included. The NPV of both the clinical probability-adjusted strategy (99.7 %) and the age-adjusted strategy (99.6 %) were similar. However, the proportion of patients with a negative result was greater with the clinical probability-adjusted strategy (56.1 % vs, 50.9 %; difference 5.2 %; 95 % CI 3.5 % to 6.8 %). These findings suggest that clinical probability-adjusted D-dimer interpretation is a better way of interpreting D-dimer results compared to age-adjusted interpretation.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».