Establishing diagnostic criteria and treatment of subsegmental pulmonary embolism: A Delphi analysis of experts
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Improved imaging techniques have increased the incidence of subsegmental pulmonary embolism (ssPE). Indirect evidence is suggesting that ssPE may represent a more benign presentation of venous thromboembolism not necessarily requiring anticoagulant treatment. However, correctly diagnosing ssPE is challenging with reported low interobserver agreement, partly due to the lack of widely accepted diagnostic criteria. OBJECTIVES: We sought to derive uniform diagnostic criteria for ssPE, guided by expert consensus. METHODS: Based on an extensive literature review and expert opinion of a Delphi steering committee, two surveys including statements regarding diagnostic criteria and management options for ssPE were established. These surveys were conducted electronically among two panels, respectively: expert thoracic radiologists and clinical venous thromboembolism specialists. The Delphi method was used to achieve consensus after multiple survey rounds. Consensus was defined as a level of agreement >70%. RESULTS: Twenty-nine of 40 invited radiologists (73%) and 40 of 51 clinicians (78%) participated. Following two survey rounds by the expert radiologists, consensus was achieved on 15 of 16 statements, including on the established diagnostic criteria for ssPE (96% agreement): a contrast defect in a subsegmental artery, that is, the first arterial branch division of any segmental artery independent of artery diameter, visible in at least two subsequent axial slices, using a computed tomography scanner with a desired maximum collimator width of ≤1 mm. These criteria were approved by 83% of the clinical venous thromboembolism (VTE) specialists. The clinical expert panel favored anticoagulant treatment in case of prior VTE, antiphospholipid syndrome, pregnancy, cancer, and proximal deep vein thrombosis. CONCLUSION: The results of this analysis provide standard radiological criteria for ssPE that may be applicable in both clinical trials and practice.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».