Prognostic accuracy of syncope clinical prediction rules in older adults in the emergency department
Notice bibliographique
Résumé
Study objective: The objective of this study is to evaluate the prognostic accuracy of existing rules (San Francisco Syncope Rule [SFSR], Canadian Syncope Risk Score [CSRS], and FAINT score) in older adults. Methods: This is a cohort study of adults aged ≥60 years presenting to an academic emergency department (ED) with syncope or near syncope. We used original criteria for all rules except for the FAINT score, in which N-terminal pro-brain natriuretic peptide was largely missing from the extracted data. Patients were deemed positive for each rule if classified as non-low risk. The primary outcome was the presence of 30-day serious outcome, as defined by syncope research guidelines. Sensitivity and negative likelihood ratio (NLR) were calculated with 95% confidence intervals (CIs). Results: A total of 404 ED visits (mean age of patients, 75.5 years) were included. Of these, 44 (10.9%) had a 30-day serious outcome, and 24 (5.9%) had incomplete 30-day follow-up. SFSR was positive for 280 of 380 visits with complete follow-up. Its sensitivity and NLR for predicting 30-day serious outcomes were 86.4% (95% CI, 72.0%-94.3%) and 0.53 (95% CI, 0.25-1.15), respectively. The CSRS was positive for 299 of 380 visits (sensitivity was 88.6% [95% CI, 76.4%-95.7%], and NLR was 0.50 [95% CI, 0.22-1.17]). The modified FAI(N)T score was positive for 318 of 380 visits (sensitivity was 90.9% [95% CI, 77.4%-97.0%], and NLR was 0.53 [95% CI, 0.20-1.38]). Conclusion: Existing rules are suboptimal to predict 30-day serious outcomes in older adults presenting with syncope or near syncope to the ED.
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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 | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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 | 0,000 |
| 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 ».