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Enregistrement W3110516479 · doi:10.1182/hematology.2020000105

Can pregnancy-adapted algorithms avoid diagnostic imaging for pulmonary embolism?

2020· review· en· W3110516479 sur OpenAlexaff
Wee‐Shian Chan

Notice bibliographique

RevueHematology · 2020
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueVenous Thromboembolism Diagnosis and Management
Établissements canadiensBritish Columbia Centre of Excellence for Women's HealthUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicinePulmonary embolismPulmonary angiographyD-dimerRadiologyMedical imagingPre- and post-test probabilityPopulationPregnancyThrombosisVenous thrombosisMedical diagnosisAngiographySurgery

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The low prevalence of pulmonary embolism (PE) among pregnant patients presenting with suspected PE implies that most of these patients will be found not have the disease. Given this low prevalence, excluding PE in this population has necessitated the use of sensitive and specific diagnostic imaging, such as computed tomography pulmonary angiography or ventilation-perfusion scanning. Recent studies suggest that a clinical prediction rule with D-dimer testing can also be used to exclude a subset of pregnant patients with suspected PE without the need for diagnostic imaging. The YEARS criteria, which consist of clinical signs and symptoms of deep venous thrombosis, hemoptysis, and PE as the most likely diagnosis (a subjective variable), combined with selective D-dimer levels, seem to safely exclude up to one-third of these patients without imaging. The revised Geneva rule using objective variables, combined with nonpregnancy cutoffs for D-dimer levels, offers some promise, although fewer patients avoided imaging (14%). These recent studies provide evidence in support of radiation avoidance for some patients; however, for most, imaging remains the only option. Future studies should focus on improving the safety and techniques of imaging modalities, in addition to improving the specificity of D-dimer testing and objective prediction rules. Studies assessing patients' and physicians' values, preferences, and risk perceptions are also required to assist clinicians in shared decision making when counseling pregnant patients with suspected PE.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,941
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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.

Tête enseignante Opus0,042
Tête enseignante GPT0,332
Écart entre enseignants0,290 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

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

En bref

Citations12
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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