Validation of clinical-radiological scores for prognosis of mortality in acute pulmonary embolism
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Introduction Acute pulmonary embolism (APE) is a hazardous disorder with a high mortality. Combination of clinical, radiological, and serological parameters can improve risk stratification of APE. Most of the proposed combined scores were not validated in independent cohorts. Our aim was to validate the proposed clinical-radiological scores for prognosis of 7- and 30-day mortality in APE. Materials and methods Our sample comprised 531 patients with APE, mean age 64.8 ± 15.6 years, 221 (41.6%) females and 310 (58.4%) males. The following parameters were collected: Age and sex of the patients, mortality within the observation time of 30 days, simplified pulmonary embolism severity index (sPESI), pH troponin level (pg/ml), minimal systolic and diastolic blood pressures (mmHg), heart rate, O 2 saturation, episodes of syncope, and need for vasopressors. On CT pulmonary angiography (CTPA), short axis ratio right ventricle/left ventricle (RV/LV), and reflux of contrast medium into the inferior vena cava were obtained. The following clinical-radiological scores were calculated: BOVA score, pulmonary embolism mortality score (PEMS), European Society of Cardiology (ESC) score, Kumamaru score, and Calgary acute pulmonary embolism (CAPE) score. Results Overall, 31 patients (5.8%) died within seven and 64 patients (12%) within 30 days. All scores showed high negative prognostic values ranging from 89.0 to 99.0%. PEMS and CAPE score demonstrated the highest specificity for 7-day mortality (93.4% and 85.0%), PEMS and BOVA for 30-day mortality (94.2% and 90.4%). The highest sensitivity was observed for ESC 2019 (96.8% and 95.3%). Kumamaru and CAPE scores had low sensitivity. All scores had low positive and high negative predictive values. Conclusion For prognosis of 7- and 30-day mortality in APE, PEMS score has the highest specificity. ESC 2019 shows the highest sensitivity. All scores had low positive and high negative predictive values.
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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 | 0,008 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
| 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 ».