The usefulness of symptoms alone or combined for general practitioners in considering the diagnosis of a brain tumour: a case-control study using the clinical practice research database (CPRD) (2000-2014)
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: To evaluate the utility of different symptoms, alone or combined, presented to primary care for an adult brain tumour diagnosis. DESIGN AND SETTING: Matched case-control study, using the data from Clinical Practice Research Datalink (2000-2014) from primary care consultations in the UK. METHOD: All presentations within 6 months of the index diagnosis date (cases) or equivalent (controls) were coded into 32 symptom groups. Sensitivity, specificity, positive predictive values (PPVs) and positive likelihood ratios were calculated for symptoms and combinations of symptoms with headache and cognitive features. Diagnostic odds ratios were calculated using conditional logistic regression, adjusted for age group, sex and Charlson comorbidity. Stratified analyses were performed for age group, sex and whether the tumour was of primary or secondary origin. RESULTS: We included 8,184 cases and 28,110 controls. Seizure had the highest PPV of 1.6% (95% CI 1.4% to 1.7%) followed by weakness 1.5% (1.3 to 1.7) and confusion 1.4% (1.3 to 1.5). Combining headache with other symptoms increased the PPV. For example, headache plus combined cognitive symptoms PPV 7.2% (6.0 to 8.6); plus weakness 4.4% (3.2 to 6.2), compared with headache alone PPV 0.1%. The diagnostic ORs were generally larger for patients <70 years; this was most marked for confusion, seizure and visual symptoms. CONCLUSION: We found seizure, weakness and confusion had relatively higher predictive values than many other symptoms. Headache on its own was a weak predictor but this was enhanced when combined with other symptoms especially in younger patients. Clinicians need to actively search for other neurological symptoms such as cognitive problems.
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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 | 0,025 | 0,024 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».