Test Characteristics of Point‐of‐care Ultrasound for the Diagnosis of Retinal Detachment in the Emergency Department
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Previous studies of point-of-care ultrasound (POCUS) have reported high sensitivities and specificities for retinal detachment (RD). Our primary objective was to assess the test characteristics of POCUS performed by a large heterogeneous group of emergency physicians (EPs) for the diagnosis of RD. METHODS: This was a prospective diagnostic test assessment of POCUS performed by EPs with varying ultrasound experience on a convenience sample of emergency department (ED) patients presenting with flashes or floaters in one or both eyes. After standard ED assessment, EPs performed an ocular POCUS scan targeted to detect the presence or absence of RD. After completing their ED visit, all patients were assessed by a retina specialist who was blinded to the results of the POCUS scan. We calculated sensitivity and specificity with associated exact binomial confidence intervals (CIs) using the retina specialist's final diagnosis as the reference standard. RESULTS: A total of 30 EPs enrolled 115 patients, with median age of 60 years and 64% female. The retina specialist diagnosed RD in 16 (14%) cases. The sensitivity and specificity of POCUS for detecting RD were 75% (95% CI = 48%-93%) and 94% (95% CI = 87%-98%), respectively. The positive likelihood ratio was 12.4 (95% CI = 5.4-28.3), and negative likelihood ratio was 0.27 (95% CI = 0.11-0.62). CONCLUSIONS: A large heterogeneous group of EPs can perform POCUS with high specificity but only intermediate sensitivity for RD. A negative POCUS scan in the ED performed by a heterogeneous group of providers after a 1-hour POCUS didactic is not sufficiently sensitive to rule out RD in a patient with new-onset flashes or floaters.
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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 | 0,008 | 0,058 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,002 | 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 ».