Refining risk in normotensive acute pulmonary embolism
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: Normotensive acute pulmonary embolism (aPE) has a wide spectrum of outcomes. The best method to identify patients at higher-risk remains unclear. Aims and Objectives: 1) develop a unique prognostic model for adverse outcomes in normotensive aPE, 2) validate the Bova score in a North American population. Methods: This was a multi-centre retrospective cohort of all aPE admitted from emergency departments in Calgary, Canada between 2012-2017. Logistic regression models with bootstrapping for internal validation were used to predict the composite primary outcome of in-hospital death or hemodynamic decompensation. Results: 2067 patients with normotensive aPE were assessed. A primary outcome occurred in 32 patients (1.5%). Stratified by simplified pulmonary embolism severity index (sPESI), 21.2% were low-risk (0% event rate) and 78.8% were high-risk (2.0% event rate). The multivariable model in sPESI high-risk patients (n=1179) retained high-sensitivity troponin ≥50 pg/ml, CT right-left ventricular diameter ratio ≥1.5, systolic blood pressure <100 mmHg, central pulmonary artery clot, & heart rate ≥100 beats per minute (c-index 0.88, 95% CI 0.82-0.93). Three risk groups were derived from the model using a weighted score (score, prevalence, event rate): group 1 (0-3, 73.8%, 0.34%), group 2 (4-6, 17.6%, 5.8%), group 3 (7-9, 8.65%, 12.8%) (c-index 0.85, CI 0.78-0.91). The prevalence (event rate) by Bova risk categories (n=1482) were: stage 1 55.7% (0.1%), stage 2 29.6% (2.3%) and stage 3 14.6% (7.8%) (c-index 0.80, CI 0.74-0.86). Conclusions: Our novel risk score discriminated normotensive aPE patients at high risk of in-hospital adverse events better than the Bova score. Further validation of our score is warranted.
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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 | 0,004 | 0,017 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 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 ».