PB1008 The Diagnostic Performance of the YEARS and PEGeD Algorithm in Patients with Prior Venous Thrombosis Suspected of Pulmonary Embolism
Notice bibliographique
Résumé
scan].We performed a multivariable regression analysis using a generalized linear model, adjusting for confounders (age, sex, time of the day, time of the week, study site, D-dimer value).Results: 518,787 patients presented to the study sites during the study and 6,331 received imaging to rule out a PE.The prevalence of PE including a 30day follow-up was 0.10% in the general population, 0.21% in patients presenting with "Chest pain with cardiac features."Overall, the diagnostic yield of imaging was 8.1% (510 positive imaging).The diagnostic yield of imaging for people with the presenting complaint "Chest pain with cardiac features" was 4.5%; for all the other presenting complaints 9.2%, with an adjusted odds ratio of 0.64 (95% confidence interval: 0.46, 0.89, Table 1).Conclusion(s): The threshold for ordering imaging in patients presenting to the ED with chest pain with cardiac features is lower than the in other patients.Interventions aimed at reducing the use of CTPA in the ED should take this into account.
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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 | 0,002 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 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 | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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 ».