What Is the Specificity of the Aortic Dissection Detection Risk Score in a Low‐prevalence Population?
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Acute aortic syndrome (AAS) is a time-sensitive and difficult-to-diagnose aortic emergency. The American Heart Association (AHA) proposed the acute aortic dissection detection risk score (ADD-RS) as a means to reduce miss rate and improve time to diagnosis. Previous validation studies were performed in a high prevalence population of patients. We do not know how the rule will perform in a lower-prevalence population. This is important because application of a rule with low specificity would increase imaging rates and complications. Our goal was to assess if the diagnostic accuracy of the score would be maintained in a low-prevalence population that we are attempting to risk stratify in the emergency department (ED). METHODS: Retrospective cohort of patients age 18 years old and older who presented to two tertiary care EDs from January 1, 2015, to December 31, 2015, and underwent a computed tomographic angiography to rule out AAS. Two trained reviewers extracted data using a standardized data collection form. AAS was defined according to accepted radiologic standards. The components of the AHA risk score were defined a priori. Agreement was measured using kappa statistic. Sensitivity, specificity, and positive and negative likelihood ratios with 95% confidence intervals (CIs) were calculated. Analysis was performed using SAS 9.4 University Edition. RESULTS: A total 370 patients underwent computed tomography for suspected AAS. Chief presenting symptoms were chest pain (207, 58%), back pain (26, 7%), abdominal pain (32, 8.6%), syncope (7, 2.6%), and symptoms of stroke (6, 1.6%). AAS was finally diagnosed in 12 (3.2%) patients: five (1.4%) type A aortic dissection, four (1%) type B aortic dissection, two (0.5%) an aortic intramural hematoma, no penetrating aortic ulcer, and one a ruptured abdominal aortic aneurysm. The presence of one or more ADD risk markers (ADD-RS ≥ 1) was associated with a sensitivity of 100% (95% CI = 73.5%-100%) and a specificity of 12.3% (95% CI = 9.1%-16.2%) for the diagnosis of AAS. The negative likelihood ratio was 0 and the positive likelihood ratio was 1.14 (95% CI = 1.1-1.2). CONCLUSIONS: Our study confirms that in North America the prevalence of AAS in those undergoing advanced imaging is low. The ADD-RS in this population has a low specificity. A lack of defined inclusion criteria and a low specificity limits the application of this rule in practice.
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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 | 0,016 | 0,080 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| 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 | 0,001 |
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 ».