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Enregistrement W4378193473 · doi:10.1155/2023/6636800

Evaluation of the Canadian Clinical Practice Guidelines Risk Prediction Tool for Acute Aortic Syndrome: The RIPP Score

2023· article· en· W4378193473 sur OpenAlex
Robert Ohle, Sarah McIsaac, Madison Van Drusen, Aaron Regis, Owen Montpellier, Mackenzie Ludgate, O. Bodunde, David W. Savage, Krishan Yadav

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.
aboutLe titre ou le résumé porte un signal canadien du lexique géographique.

Notice bibliographique

RevueEmergency Medicine International · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAortic Disease and Treatment Approaches
Établissements canadiensUniversity of OttawaNOSM UniversityOttawa HospitalScience North
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineGuidelineConfidence intervalChest painInternal medicineAcute coronary syndromePopulationClinical PracticeEmergency departmentEmergency medicinePhysical therapyMyocardial infarctionPathology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Introduction. Acute aortic syndrome (AAS) is a rare clinical syndrome with a high mortality rate. The Canadian clinical practice guideline for the diagnosis of AAS was developed in order to reduce the frequency of misdiagnoses. As part of the guideline, a clinical decision aid was developed to facilitate clinician decision-making (RIPP score). The aim of this study is to validate the diagnostic accuracy of this tool and assess its performance in comparison to other risk prediction tools that have been developed. Methods. This was a historical case-control study. Consecutive cases and controls were recruited from three academic emergency departments from 2002–2020. Cases were identified through an admission, discharge, or death certificated diagnosis of acute aortic syndrome. Controls were identified through presenting complaint of chest, abdominal, flank, back pain, and/or perfusion deficit. We compared the clinical decision tools’ C statistic and used the DeLong method to test for the significance of these differences and report sensitivity and specificity with 95% confidence intervals. Results. We collected data on 379 cases of acute aortic syndrome and 1340 potential eligible controls; 379 patients were randomly selected from the final population. The RIPP score had a sensitivity of 99.7% (98.54–99.99). This higher sensitivity resulted in a lower specificity (53%) compared to the other clinical decision aids (63–86%). The DeLong comparison of the C statistics found that the RIPP score had a higher C statistic than the ADDRS (−0.0423 (95% confidence interval −0.07–0.02); <a:math xmlns:a="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" id="M1"> <a:mi>P</a:mi> <a:mo>&lt;</a:mo> <a:mn>0.0009</a:mn> </a:math> ) and the AORTAs score (−0.05 (−0.07 to −0.02); P = 0.0002), no difference compared to the Lovy decision tool (0.02 (95% CI −0.01–0.05 <c:math xmlns:c="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" id="M2"> <c:mi>P</c:mi> <c:mo>&lt;</c:mo> <c:mn>0.25</c:mn> </c:math> )) and decreased compared to the Von Kodolitsch decision tool (0.04 (95% CI 0.01–0.07 <e:math xmlns:e="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" id="M3"> <e:mi>P</e:mi> <e:mo>&lt;</e:mo> <e:mn>0.008</e:mn> </e:math> )). Conclusion. The Canadian clinical practice guideline’s AAS clinical decision aid is a highly sensitive tool that uses readily available clinical information. It has the potential to improve diagnosis of AAS in the emergency department.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,019
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,425
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,019
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,216
Tête enseignante GPT0,491
Écart entre enseignants0,275 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle