MétaCan
Menu
← Retour à la cohorte
Enregistrement W2981630484 · doi:10.1093/eurheartj/ehz746.0197

P5019Derivation and validation of a new probability score in pulmonary embolism suspicion allowing safely reduction of imaging testing: PEPS (Pulmonary Embolism Probability Score)

2019· article· en· W2981630484 sur OpenAlexaff
P.M. Roy, Emilie Friou, Boris Germeau, Thomas Moumneh, Delphine Douillet, Jeffrey A. Kline, Marc Righini, Grégoire Le Gal, Andréa Penaloza

Notice bibliographique

RevueEuropean Heart Journal · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueVenous Thromboembolism Diagnosis and Management
Établissements canadiensUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicinePulmonary embolismPre- and post-test probabilityLogistic regressionInternal medicineChest painUnivariate analysisCardiologyMultivariate analysis

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Background In pulmonary embolism (PE) suspicion, several strategies based on clinical criteria and D-dimer (Dd) measurement have been developed in order to reduce resource utilization. However, they used different clinical probability (CP) assessment methods limiting their combination. Purpose To develop and validate a unique probability score integrating most of previous proposals to allow safely reduction of imaging testing. Methods 4 CP levels were previously defined in order to obtain a false negative rate <1.9%: 1) without Dd test: very low CP (PE prevalence <1.9%), 2) with Dd <1000 μg/L: low CP (<15%), 3) with Dd <500 or age x10μg/L: moderate CP (<60%) and 4) precluding PE exclusion on Dd: high CP. We used individual data from 4 prospective cohorts of suspected PE patients in Europe and America (n=11 066) for derivation and internal validation. The variables significantly associated with PE in univariate analysis were included in a multivariate logistic regression model. Points were assigned according to the regression coefficients. The score was validated in two external independent cohorts (n=1554, n=1669). Results PEPS comprised 13 variables: age <50 years (−2), age 50–64 years (−1), heart rate <80 beats/min (−1), chronic lung disease (−1), chest pain and recent dyspnea (+1), syncope (+1), male sex (+1), previous venous thromboembolism (+2), medical or orthopaedic immobilization (+2), estrogenic treatment (+2), oxygen saturation <95% (+3), unilateral lower limb pain (+3) and PE is the most likely diagnosis (+ 5). The rates of false negative and avoidable imaging tests if the PEPS strategy would have been applied were 0.6% [95% CI: 0.3–1.1] and 22.7% [20.2–25.3] in the first external validation cohort, and 0.85 [0.5–1.45] and 26.6% [23.5–29.9] in the second one. Applied retrospectively, PEPS strategy compared favourably with other strategies and combinations. Derivation Int. validation Ext. validation 1 Ext. validation 2 nPE/N % [95% CI] nPE/N % [95% CI] nPE/N % [95% CI] nPE/N % [95% CI] TOTAL 615/5588: 11.0% [10.2–11.9] 432/3726: 11.6% [10.6–12.7] 327/1546: 21.2% [19.2–23.2] 196/1669: 11.7% [10.3–13.4] Very low CP PEPS<0 16/1445: 1.1% [0.7–1.8] 16/946: 1.7% [1.0–2.7] 3/118: 2.5% [0.7–6.8] 5/347: 1.4% [0.6–3.3] Low CP 0≤PEPS<5 127/2620: 4.9% [4.1–5.7] 106/1805: 5.9% [4.9–7.1] 49/611: 8.0% [6.1–10.4] 61/647: 7.2% [5.7–9.1] Moderate CP 5≤PEPS<12 347/1334: 26.0% [23.7–28.4] 243/867: 28.0% [25.1–31.1] 206/715: 28.8% [25.6–32.2] 107/430: 24.9% [21.0–29.2] High CP 12≤PEPS 125/179:69.8% [62.8–76.1] 67/108: 62.0% [52.6–70.6] 69/102: 67.7% [58.1–76.2] 23/45: 51.1% [37.0–65.0] AUC 0.84 [0.83–0.86] 0.82 [0.80–0.84] 0.79 [0.76–0.82] 0.77 [0.74–0.80] CP: Clinical probability; PEPS: Pulmonary Embolism Probability Score. Conclusions A strategy based on the proposed score may lead to a safely substantial reduction of imaging testing. It should now be tested in an outcome interventional study.

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)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,016
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,032

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,016
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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.

Tête enseignante Opus0,060
Tête enseignante GPT0,282
Écart entre enseignants0,222 · 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'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations1
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueEuropean Heart Journal→Même sujetVenous Thromboembolism Diagnosis and Management→Travaux en français237 207→