American Society of Hematology 2018 guidelines for management of venous thromboembolism: diagnosis of venous thromboembolism
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Modern diagnostic strategies for venous thromboembolism (VTE) incorporate pretest probability (PTP; prevalence) assessment. The ability of diagnostic tests to correctly identify or exclude VTE is influenced by VTE prevalence and test accuracy characteristics. OBJECTIVE: These evidence-based guidelines are intended to support patients, clinicians, and health care professionals in VTE diagnosis. Diagnostic strategies were evaluated for pulmonary embolism (PE), deep vein thrombosis (DVT) of the lower and upper extremity, and recurrent VTE. METHODS: The American Society of Hematology (ASH) formed a multidisciplinary panel including patient representatives. The McMaster University GRADE Centre completed systematic reviews up to 1 October 2017. The panel prioritized questions and outcomes and used the Grading of Recommendations Assessment, Development and Evaluation (GRADE) approach to assess evidence and make recommendations. Test accuracy estimates and VTE population prevalence were used to model expected outcomes in diagnostic pathways. Where modeling was not feasible, management and accuracy studies were used to formulate recommendations. RESULTS: Ten recommendations are presented, by PTP for patients with suspected PE and lower extremity DVT, and for recurrent VTE and upper extremity DVT. CONCLUSIONS: For patients at low (unlikely) VTE risk, using D-dimer as the initial test reduces the need for diagnostic imaging. For patients at high (likely) VTE risk, imaging is warranted. For PE diagnosis, ventilation-perfusion scanning and computed tomography pulmonary angiography are the most validated tests, whereas lower or upper extremity DVT diagnosis uses ultrasonography. Research is needed on new diagnostic modalities and to validate clinical decision rules for patients with suspected recurrent VTE.
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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 | 0,010 | 0,051 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,010 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,005 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,006 | 0,010 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,019 | 0,016 |
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 ».