Predictive scores for the diagnosis of Pulmonary Embolism in COVID-19: A systematic review
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: During the COVID-19 pandemic, several studies described an increased chance of developing pulmonary embolism (PE). Several scores have been used to predict the occurrence of PE. This systematic review summarizes the literature on predicting rules for PE in hospitalized COVID-19 patients (HCPs). METHODS: PUBMED and EMBASE databases were searched to identify articles (1 January 2020-28 April 2021) presenting data pertaining to the use of a prediction rule to assess the risk for PE in adult HCPs. The investigated outcome was the diagnosis of PE. Studies presenting data using a single laboratory assay for PE prediction were excluded. Included studies were appraised for methodological quality using the Newcastle - Ottawa Quality Assessment Scale for Cohort Studies (NOS). RESULTS: We obtained a refined pool of twelve studies for five scoring systems (Wells score, Geneva score, CHADS2/CHA2DS2VASc/M-CHA2DS2VASc, CHOD score, Padua Prediction Score), and 4,526 patients. Only one score was designed explicitly for HCPs. Three and nine included studies were prospective and retrospective cohort studies, respectively. Among the examined scores, the CHOD score seems promising for predictive ability. CONCLUSION: New prediction rules, specifically developed and validated for estimating the risk of PE in HCP, differentiating ICU from non-ICU patients, and taking into account anticoagulation prophylaxis, comorbidities, and the time from COVID-19 diagnosis are needed.
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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 | 0,001 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
| 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 ».