Validity of algorithm for estimating left sided filling pressures on echocardiography in a population referred for pulmonary arterial hypertension
Notice bibliographique
Résumé
The determination of LV filling pressure is integral to the diagnosis of pulmonary arterial hypertension (PAH). The American Society of Echocardiography (ASE) has devised algorithms for their estimation. We aimed to test these algorithms in a population referred for suspected PAH. In our retrospective study, we evaluated the accuracy of the ASE Algorithms compared to right heart catheterization done within three months, in patients seen during 2006-2014. All echocardiograms were classified as showing normal, elevated or indeterminate filling pressures. Those with indeterminate pressures were excluded. We evaluated the diagnostic properties of this algorithm to predict a pulmonary artery wedge pressure (PAWP) and left ventricular end diastolic pressure (LVEDP) >15 mmHg. A total of 94 patients were included. The ASE algorithms yielded indeterminate results in 50 (53.2%) patients. This occurred more commonly in older patients and patients with cardiovascular comorbidities. The algorithm had a high sensitivity for predicting an elevated PAWP at 89.5% (95% confidence interval [CI] = 66.9-98.7) and an elevated LVEDP at 100% (95% CI = 76.8-100). The algorithm had a negative predictive value of 81.8% and 100% for predicting an elevated PAWP (95% CI = 52.4-94.8) and LVEDP, respectively, but a poor positive predictive value. The ASE algorithm for predicting LV filling pressures often cannot be applied in populations with suspected PAH. When they are interpretable, they have a high negative predictive value for elevated PAWP and LVEDP. We recommend caution when using these algorithms in populations with suspected PAH.
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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 | 0,012 | 0,069 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».