Clinical Examination for Acute Aortic Dissection: A Systematic Review and Meta‐analysis
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Objectives Acute aortic dissection is a life‐threatening condition due to a tear in the aortic wall. It is difficult to diagnose and if missed carries a significant mortality. Methods We conducted a librarian‐assisted systematic review of PubMed, MEDLINE, Embase, and the Cochrane database from 1968 to July 2016. Titles and abstracts were reviewed and data were extracted by two independent reviewers (agreement measured by kappa). Studies were combined if low clinical and statistical heterogeneity (I 2 < 30%). Study quality was assessed using the QUADAS‐2 tool. Bivariate random effects meta analyses using Revman 5 and SAS 9.3 were performed. Results We identified 792 records: 60 were selected for full text review, nine studies with 2,400 participants were included (QUADAS‐2 low risk of bias, κ = 0.89 [for full‐text review]). Prevalence of aortic dissection ranged from 21.9% to 76.1% (mean ± SD = 39.1% ± 17.1%). The clinical findings increasing probability of aortic dissection were 1) neurologic deficit ( n = 3, specificity = 95%, positive likelihood ratio [LR+] = 4.4, 95% confidence interval [CI] = 3.3–5.7, I 2 = 0%) and 2) hypotension ( n = 4, specificity = 95%, LR+ = 2.9 95% CI = 1.8–4.6, I 2 = 42%), and decreasing probability were the absence of a widened mediastinum ( n = 4, sensitivity = 76%‐95%, negative likelihood ratio [LR–] = 0.14–0.60, I 2 = 93%) and an American Heart Association aortic dissection detection (AHA ADD) risk score < 1 ( n = 1, sensitivity = 91%, LR– = 0.22, 95% CI = 0.15–0.33). Conclusions Suspicion for acute aortic dissection should be raised with hypotension, pulse, or neurologic deficit. Conversely, a low AHA ADD score decreases suspicion. Clinical gestalt informed by high‐ and low‐risk features together with an absence of an alternative diagnosis should drive investigation for acute aortic dissection.
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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 | 0,030 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,018 | 0,030 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».