The Diagnostic Accuracy of Subjective Dyspnea in Detecting Hypoxemia Among Outpatients with COVID-19
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Objectives The majority of patients with mild-to-moderate COVID-19 can be managed using virtual care. Dyspnea is challenging to assess remotely, and the accuracy of subjective dyspnea measures in capturing hypoxemia have not been formally evaluated for COVID-19. We explored the accuracy of subjective dyspnea in diagnosing hypoxemia in COVID-19 patients. Methods This is a retrospective cohort study of consecutive outpatients with COVID-19 who met criteria for home oxygen saturation monitoring at a university-affiliated acute care hospital in Toronto, Canada from April 3, 2020 to June 8, 2020. Hypoxemia was defined by oxygen saturation <95%. Dyspnea measures were treated as diagnostic tests, and we determined their sensitivity (SN), specificity (SP), negative/positive predictive value (NPV/PPV), and positive/negative likelihood ratios (+LR/-LR) for detecting hypoxemia. Results During the study period 64/298 (21.5%) of patients met criteria for home oxygen saturation monitoring, and of these 14/64 (21.9%) were diagnosed with hypoxemia. The presence/absence of dyspnea had limited accuracy for diagnosing hypoxemia, with SN 57% (95% CI 30-81%), SP 78% (63%-88%), NPV 86% (72%-94%), PPV 42% (21%-66%), +LR 2.55 (1.3-5.1), -LR 0.55 (0.3-1.0). An mMRC dyspnea score >1 (SP 97%, 95%CI 82%-100%), Roth Maximal Count <12 (SP 100%, 95%CI 75-100%), and Roth Counting time < 8 seconds (SP 93%, 95%CI 66%-100%) had high SP that could be used to rule in hypoxemia, but displayed low SN (≤50%). Conclusions Subjective dyspnea measures have inadequate accuracy for ruling out hypoxemia in high-risk patients with COVID-19. Safe home management of patients with COVID-19 should incorporate home oxygenation saturation monitoring.
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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 | 0,002 | 0,012 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| 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 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 ».