Management of patients presenting to the emergency department with sudden onset severe headache: systematic review of diagnostic accuracy studies
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Advances in imaging technologies have precipitated uncertainty and inconsistency in the management of neurologically intact patients presenting to the Emergency Department (ED) with non-traumatic sudden onset severe headache with a clinical suspicion of subarachnoid haemorrhage (SAH). The objective of this systematic review was to evaluate diagnostic strategies in these patients. METHODS: Studies assessing any decision rule or diagnostic test for evaluating neurologically intact adults with a severe headache, reaching maximum intensity within 1 hour, were eligible. Eighteen databases (including MEDLINE and Embase) were searched. Quality was assessed using QUADAS-2. Where appropriate, hierarchical bivariate meta-analysis was used to synthesise diagnostic accuracy results. RESULTS: Thirty-seven studies were included. Eight studies assessing the Ottawa SAH clinical decision rule were pooled; sensitivity 99.5% (95% CI 90.8 to 100), specificity 24% (95% CI 15.5 to 34.4). Four studies assessing CT within 6 hours of headache onset were pooled; sensitivity 98.7% (95% CI 96.5 to 100), specificity 100% (95% CI 99.7 to 100). The sensitivity of CT beyond 6 hours was considerably lower (≤90%; 2 studies). Three studies assessing lumbar puncture (LP; spectrophotometric analysis) following negative CT were pooled; sensitivity 100% (95% CI 100 to 100), specificity 95% (95% CI 86.0 to 98.5). CONCLUSION: The Ottawa SAH Rule rules out further investigation in only a small proportion of patients. CT undertaken within 6 hours (with expertise of a neuroradiologist or radiologist who routinely interprets brain images) is highly accurate and likely to be sufficient to rule out SAH; CT beyond 6 hours is much less sensitive. The CT-LP pathway is highly sensitive for detecting SAH and some alternative diagnoses, although LP results in some false positive results.
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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 | 0,003 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,005 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 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 ».