Diagnostic Accuracy of the HINTS Exam in an Emergency Department: A Retrospective Chart Review
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: The HINTS exam is a series of bedside ocular motor tests designed to distinguish between central and peripheral causes of dizziness in patients with continuous dizziness, nystagmus, and gait unsteadiness. Previous studies, where the HINTS exam was performed by trained specialists, have shown excellent diagnostic accuracy. Our objective was to assess the diagnostic accuracy of the HINTS exam as performed by emergency physicians on patients presenting to the emergency department (ED) with a primary complaint of vertigo or dizziness. METHODS: A retrospective cohort study was performed using data from patients who presented to a tertiary care ED between September 2014 and March 2018 with a primary complaint of vertigo or dizziness. Patient characteristics of those who received the HINTS exam were assessed along with sensitivity and specificity of the test to rule out a central cause of stroke. RESULTS: A total of 2,309 patients met criteria for inclusion in the study. Physician uptake of the HINTS exam was high, with 450 (19.5%) dizzy patients receiving all or part of the HINTS. A large majority of patients (96.9%) did not meet criteria for receiving the test as described in validation studies; most often this was because patients lacked documentation of nystagmus or described their symptoms as intermittent. In addition, many patients received both HINTS and Dix-Hallpike exams, which are intended for use in mutually exclusive patient populations. In no case was dizziness due to a central cause identified using the HINTS exam. CONCLUSIONS: Our results suggest that despite widespread use of the HINTS exam in our ED, its diagnostic value in that setting was limited. The test was frequently used in patients who did not meet criteria to receive the HINTS exam (i.e., continuous vertigo, nystagmus, and unsteady gait). Additional training of emergency physicians may be required to improve test sensitivity and specificity.
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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 | 0,000 | 0,029 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».