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 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 | 0,004 | 0,020 |
| 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 | 0,000 |
| 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 ».