Diagnostic value of D‐dimers for limb deep vein thrombosis in children: A prospective study
Notice bibliographique
Résumé
The present study sought to evaluate the discriminative and predictive ability of D-dimer for pediatric limb DVT. Children aged 28 days-18 years requiring imaging to rule out limb DVT, as per the treating clinical team, were enrolled in the study. The outcome was ultrasound proven DVT. The D-dimer levels were obtained around the time of imaging. Receiver operating characteristic (ROC) curves and logistic regression models were used for data analyses. In total, 296 patients were enrolled between 2017-2020; 204 patients were diagnosed with DVT (DVT[+]). Median D-dimer levels were 2.3 μg/ml FEU (25th-75th percentile 0.9-3.9) among DVT(+) and 1.9 μg/ml FEU (25th-75th percentile 0.8-4.0) among DVT(-) patients (p = 0.60). The area under the ROC curve (AUC) was 0.52 (95% confidence interval [CI] 0.45-0.59). The odds ratio for D-dimer levels was 1.00 (95% CI 0.99-1.01), holding confounders constant. In a sub-group exploratory analysis including 23 patients with no underlying conditions or co-morbidities, the AUC curve was 0.90 (95% CI 0.76-1.00). In conclusion, in this prospective cohort study of consecutive children with suspected limb DVT, D-dimer levels had poor discriminative and predictive ability for DVT. However, D-dimer levels showed better discriminative and predictive ability for DVT in an exploratory sample of patients with no underlying conditions or co-morbidities at the time of diagnosis.
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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 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».