Development and validation of a clinical prediction model for the diagnostic management of acute pulmonary embolism: an individual participant data meta-analysis
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background/Introduction Risk stratification is used for decisions about imaging in patients with clinically suspected acute pulmonary embolism (PE). Purpose To develop a clinical prediction model that provides an individualized, accurate probability estimate for acute pulmonary embolism (PE) based on readily available clinical items and D-dimer concentrations. Methods An individual participant data meta-analysis was performed based on sixteen studies with data from 28,305 adult patients with clinically suspected PE from various clinical settings. A multilevel logistic regression model was built and validated including ten a priori defined objective candidate predictors to predict PE at baseline or during follow-up of 30-90 days. Multiple imputation was used for missing data. Backward elimination was performed with a P-value < 0.10. Discrimination (c-statistic with 95% CI and prediction intervals [PI]) and calibration (outcome:expected [O:E] ratio and calibration plot) were evaluated based on internal-external cross-validation. The accuracy of the model was compared to algorithms based on the Wells score and D-dimer testing. Results The final model included age (in years), sex, previous VTE, recent surgery/immobilization, hemoptysis, cancer, clinical signs of DVT, inpatient status, D-dimer (in μg/L), and an interaction term between age and D-dimer. The pooled c-statistic was 0.87 (95%-CI, 0.85-0.89; 95%-PI, 0.77-0.93) and overall calibration was very good (pooled O:E ratio, 0.99; 95% CI, 0.87-1.14; 95% PI, 0.55-1.79). In the lower range of probabilities, the model slightly overestimated VTE probability. Discrimination of the current model in the validation data sets was better than that of the Wells score combined with a D-dimer threshold based on age (c- statistic 0.73; 95%-CI, 0.70-0.75) or structured clinical pretest probability (c-statistic 0.79; 95%-CI, 0.76- 0.81). Conclusion(s) The present model provides an absolute, individualized probability of PE presence in a broad population of patients with suspected PE, with very good discrimination and calibration. Its clinical utility needs to be evaluated in a prospective management or impact study.Calibration plot of the new model
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.
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 | 0,064 | 0,074 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,004 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,014 | 0,068 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».