Accuracy of presenting symptoms, physical examination, and imaging for diagnosis of ruptured abdominal aortic aneurysm: Systematic review and meta‐analysis
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: Ruptured abdominal aortic aneurysm (rAAA) is a life-threatening condition, and rapid diagnosis is necessary to facilitate early surgical intervention. We sought to evaluate the accuracy of presenting symptoms, physical examination signs, computed tomography with angiography (CTA), and point-of-care ultrasound (PoCUS) for diagnosis of rAAA. METHODS: We searched six databases from inception through April 2021. We included studies investigating the accuracy of any of the above tests for diagnosis of rAAA. The primary reference standard used in all studies was intraoperative diagnosis or death from rAAA. Because PoCUS cannot detect rupture, we secondarily assessed its accuracy for the diagnosis of AAA, using the reference standard of intraoperative or CTA diagnosis. We used GRADE to assess certainty in estimates. RESULTS: We included 20 studies (2,077 patients), with 11 of these evaluating signs and symptoms, seven evaluating CTA, and five evaluating PoCUS. Pooled sensitivities of abdominal pain, back pain, and syncope for rAAA were 61.7%, 53.6%, and 27.8%, respectively (low certainty). Pooled sensitivity of hypotension and pulsatile abdominal mass were 30.9% and 47.1%, respectively (low certainty). CTA had a sensitivity of 91.4% and specificity of 93.6% for diagnosis of rAAA (moderate certainty). In our secondary analysis, PoCUS had a sensitivity of 97.8% and specificity of 97.0% for diagnosing AAA in patients suspected of having rAAA (moderate certainty). CONCLUSIONS: Classic clinical symptoms associated with rAAA have poor sensitivity, and their absence does not rule out the condition. CTA has reasonable accuracy, but misses some cases of rAAA. PoCUS is a valuable tool that can help guide the need for urgent transfer to a vascular center in patients suspected of having rAAA.
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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 | 0,002 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,010 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 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 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 ».