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Enregistrement W2806302551 · doi:10.1186/s41512-018-0032-7

Ruling out pulmonary embolism across different subgroups of patients and healthcare settings: protocol for a systematic review and individual patient data meta-analysis (IPDMA)

2018· review· en· W2806302551 sur OpenAlexafffund
Geert‐Jan Geersing, Noémie Kraaijpoel, Harry R. Büller, Sander van Doorn, Nick van Es, Grégoire Le Gal, Menno V. Huisman, Clive Kearon, Jeffrey A. Kline, Karel G.M. Moons, Massimo Miniati, Marc Righini, P.-M. Roy, Sake J. van der Wall, Philip S. Wells, Frederikus A. Klok

Notice bibliographique

RevueDiagnostic and Prognostic Research · 2018
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueVenous Thromboembolism Diagnosis and Management
Établissements canadiensMcMaster UniversityThrombosis and Atherosclerosis Research InstituteOttawa HospitalUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesZonMwOttawa Hospital Research InstituteNederlandse Organisatie voor Wetenschappelijk OnderzoekHeart and Stroke Foundation of Canada
Mots-clésMedicinePulmonary embolismMEDLINEProtocol (science)Health careMeta-analysisComorbidityIntensive care medicineDiagnosis codeMedical physicsAlternative medicinePathologyInternal medicinePopulation

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Diagnosing pulmonary embolism in suspected patients is notoriously difficult as signs and symptoms are non-specific. Different diagnostic strategies have been developed, usually combining clinical probability assessment with D-dimer testing. However, their predictive performance differs across different healthcare settings, patient subgroups, and clinical presentation, which are currently not accounted for in the available diagnostic approaches. METHODS: This is a protocol for a large diagnostic individual patient data meta-analysis (IPDMA) of currently available diagnostic studies in the field of pulmonary embolism. We searched MEDLINE (search date January 1, 1995, till August 25, 2016) to retrieve all primary diagnostic studies that had evaluated diagnostic strategies for pulmonary embolism. Two authors independently screened titles, abstracts, and subsequently full-text articles for eligibility from 3145 individual studies. A total of 40 studies were deemed eligible for inclusion into our IPDMA set, and principal investigators from these studies were invited to participate in a meeting at the 2017 conference from the International Society on Thrombosis and Haemostasis. All authors agreed on data sharing and participation into this project. The process of data collection of available datasets as well as potential identification of additional new datasets based upon personal contacts and an updated search will be finalized early 2018. The aim is to evaluate diagnostic strategies across three research domains: (i) the optimal diagnostic approach for different healthcare settings, (ii) influence of comorbidity on the predictive performance of each diagnostic strategy, and (iii) optimize and tailor the efficiency and safety of ruling out PE across a broad spectrum of patients with a new, patient-tailored clinical decision model that combines clinical items with quantitative D-dimer testing. DISCUSSION: This pre-planned individual patient data meta-analysis aims to contribute in resolving remaining diagnostic challenges of time-efficient diagnosis of pulmonary embolism by tailoring available diagnostic strategies for different healthcare settings and comorbidity. SYSTEMATIC REVIEW REGISTRATION: Prospero trial registration: ID 89366.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,072
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,145
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Revue systématique · Signal consensuel: Revue systématique
GenreSignal candidat: Protocole · Signal consensuel: Protocole
Score de désaccord entre enseignants0,072
Score d'incertitude au seuil0,383

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0720,145
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0060,004
Méta-épidémiologie (sens large)0,0180,028
Bibliométrie0,0120,011
Études des sciences et des technologies0,0020,003
Communication savante0,0060,005
Science ouverte0,0050,004
Intégrité de la recherche0,0060,005
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0420,004

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 Opus0,373
Tête enseignante GPT0,506
Écart entre enseignants0,133 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeRevue systématique
Domainenon disponible
GenreProtocole

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations11
Publié2018
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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