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 distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 tête enseignante, 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 ».