Physician judgement in predicting obstructive coronary artery disease and adverse events in chest pain patients
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To evaluate informal physician judgement versus pretest probability scores in estimating risk in patients with suspected coronary artery disease (CAD). METHODS: We included 4533 patients from the PROMISE (Prospective Multicenter Imaging Study for Evaluation of Chest Pain) trial. Physicians categorised a priori the pretest probability of obstructive CAD (≥70% or ≥50% left main); Diamond-Forrester (D-F) and European Society of Cardiology (ESC) pretest probability estimates were calculated. Agreement was calculated using the κ statistic; logistic regression evaluated estimates of pretest CAD probability and actual CAD (as determined by CT coronary angiography), and clinical outcomes were modelled using Cox proportional hazard models. RESULTS: Physician estimates agreed poorly with D-F (κ 0.16; 95% CI 0.14 to 0.18) and ESC (κ 0.04; 95% CI 0.02 to 0.05). Actual obstructive CAD was significantly more prevalent in both the high-likelihood (OR 3.30; 95% CI 2.30 to 4.74) and the intermediate-likelihood (OR 1.43; 95% CI 1.16 to 1.76) physician-estimated groups versus the low-likelihood group; ESC similarly differentiated between the three groups (OR 9.07; 95% CI 2.87 to 28.70; and OR 3.87; 95% CI 1.22 to 12.28). However, using D-F, only the high-probability group differed (OR 2.49; 95% CI 1.74 to 3.54). Only physician estimates were associated with a higher incidence of adjusted death/myocardial infarction/unstable angina hospitalisation in the high-probability versus low-probability group (HR 2.68; 95% CI 1.52 to 4.74); neither pretest probability score provided prognostic information. CONCLUSIONS: Compared with D-F and ESC estimates, physician judgement more accurately identified obstructive CAD and worse patient outcomes. Integrating physician judgement may improve risk prediction for patients with stable chest pain. TRIAL REGISTRATION NUMBER: NCT01174550.
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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 | 0,011 | 0,066 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».