Colour Doppler ultrasound and the giant cell arteritis probability score for the diagnosis of giant cell arteritis: a Canadian single-centre experience
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: The aim was to compare the accuracy of colour Doppler ultrasonography (CDUS) and temporal artery biopsy (TAB) to establish the final diagnosis of GCA and to determine how the GCA probability score (GCAPS) performs as a risk stratification tool. METHODS: referring hospitals) and GCAPS were compared against the final diagnosis of GCA as determined by a GCA expert; CDUS was also compared with TAB results. RESULTS: Data from 198 patients were included: 60 patients with GCA and 138 patients without GCA. Sixty-two patients had a TAB. Using the final diagnosis by a GCA expert as a reference, the sensitivity, specificity, positive predictive value and negative predictive value were 93.3%, 98.5%, 96.6% and 97.1% for CDUS and 69.2%, 100%, 100% and 81.8% for TAB, respectively. The false-negative rate was 6.7% for CDUS and 30.8% for TAB. False-negative TAB mostly occurred when performed in referring hospitals (57.1%) as opposed to our vasculitis centre (21.1%). With a cut-off at 9.5 points, sensitivity for GCAPS was 98.3% and specificity 74.3%. CONCLUSION: CDUS of the temporal and axillary arteries showed a high sensitivity and specificity and helped to diagnose GCA in patients with negative TAB. We validated that GCAPS is a useful clinical tool, with a score of <9.5 making the diagnosis of GCA improbable.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».