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Enregistrement W4200246644 · doi:10.7326/m21-2625

Safety and Efficiency of Diagnostic Strategies for Ruling Out Pulmonary Embolism in Clinically Relevant Patient Subgroups

2021· review· en· W4200246644 sur OpenAlexafffund
Milou A.M. Stals, Toshihiko Takada, Noémie Kraaijpoel, Nick van Es, Harry R. Büller, D. Mark Courtney, Yonathan Freund, Javier Galipienzo, Grégoire Le Gal, Waleed Ghanima, Menno V. Huisman, Jeffrey A. Kline, Karel G.M. Moons, Sameer Parpia, Arnaud Perrier, Marc Righini, Helia Robert‐Ebadi, Pierre‐Marie Roy, Maarten van Smeden, Philip S. Wells, Kerstin de Wit, Geert‐Jan Geersing, Frederikus A. Klok

Notice bibliographique

RevueAnnals of Internal Medicine · 2021
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueVenous Thromboembolism Diagnosis and Management
Établissements canadiensMcMaster UniversityQueen's UniversityOttawa HospitalUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesAmsterdam Cardiovascular Sciences, Amsterdam University Medical CentersSchool of Medicine, Indiana UniversityNational Heart, Lung, and Blood InstituteUniversity of Texas MD Anderson Cancer CenterLeids Universitair Medisch CentrumUniversiteit LeidenAssistance publique-Hôpitaux de ParisUniversitetet i OsloNederlandse Organisatie voor Wetenschappelijk OnderzoekUniversiteit UtrechtSykehuset ØstfoldUniversity of Texas Southwestern Medical CenterOttawa Hospital Research InstituteMcMaster UniversityUniversity of Ottawa
Mots-clésMedicinePulmonary embolismMeta-analysisD-dimerIncidence (geometry)Pre- and post-test probabilityInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: How diagnostic strategies for suspected pulmonary embolism (PE) perform in relevant patient subgroups defined by sex, age, cancer, and previous venous thromboembolism (VTE) is unknown. PURPOSE: To evaluate the safety and efficiency of the Wells and revised Geneva scores combined with fixed and adapted D-dimer thresholds, as well as the YEARS algorithm, for ruling out acute PE in these subgroups. DATA SOURCES: MEDLINE from 1 January 1995 until 1 January 2021. STUDY SELECTION: 16 studies assessing at least 1 diagnostic strategy. DATA EXTRACTION: Individual-patient data from 20 553 patients. DATA SYNTHESIS: Safety was defined as the diagnostic failure rate (the predicted 3-month VTE incidence after exclusion of PE without imaging at baseline). Efficiency was defined as the proportion of individuals classified by the strategy as "PE considered excluded" without imaging tests. Across all strategies, efficiency was highest in patients younger than 40 years (47% to 68%) and lowest in patients aged 80 years or older (6.0% to 23%) or patients with cancer (9.6% to 26%). However, efficiency improved considerably in these subgroups when pretest probability-dependent D-dimer thresholds were applied. Predicted failure rates were highest for strategies with adapted D-dimer thresholds, with failure rates varying between 2% and 4% in the predefined patient subgroups. LIMITATIONS: Between-study differences in scoring predictor items and D-dimer assays, as well as the presence of differential verification bias, in particular for classifying fatal events and subsegmental PE cases, all of which may have led to an overestimation of the predicted failure rates of adapted D-dimer thresholds. CONCLUSION: Overall, all strategies showed acceptable safety, with pretest probability-dependent D-dimer thresholds having not only the highest efficiency but also the highest predicted failure rate. From an efficiency perspective, this individual-patient data meta-analysis supports application of adapted D-dimer thresholds. PRIMARY FUNDING SOURCE: Dutch Research Council. (PROSPERO: CRD42018089366).

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,082
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,265
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Revue systématique · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,082
Score d'incertitude au seuil0,432

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0820,265
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0040,005
Bibliométrie0,0050,003
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0020,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,079
Tête enseignante GPT0,402
Écart entre enseignants0,323 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeRevue systématique
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

Citations81
Publié2021
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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