Can pregnancy-adapted algorithms avoid diagnostic imaging for pulmonary embolism?
Notice bibliographique
Résumé
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.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,006 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,001 |
| 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 ».