Pulmonary embolism risk stratification: external validation of the 4-level Clinical Pretest Probability Score (4PEPS)
Notice bibliographique
Résumé
Background: The 4-level clinical pretest probability score (4PEPS) was recently introduced as a clinical decision rule for the diagnosis of pulmonary embolism (PE). Based on the score, patients are classified into clinical pretest probability categories (c-PTP). The "very low" category aims at excluding PE without further testing; "low" and "moderate" categories require D-dimer testing with specific thresholds, while patients with a "high" pretest directly proceed to imaging. Objectives: To provide further external validation of the 4PEPS model. Methods: The 4PEPS was applied to a previously collected prospective database of 756 patients with clinically suspected PE enrolled from European emergency departments in 2002 to 2003. The safety threshold for the failure rate in our study was calculated at 1.95% based on a 26% prevalence of PE in our study, as per the International Society on Thrombosis and Haemostasis Scientific and Standardization Committee guidance. Results: Patients were classified as follows: 90 (12%) in the very low c-PTP group, of whom 5 (5.6%; 95% CI, 2.4%-12.4%) had PE; 363 (49%) in the low c-PTP group, of whom 34 had PE (9.4%); 246 (34%) in the moderate c-PTP group, of whom 124 (50%) had PE; and 35 (5%) in the high c-PTP group of whom 30 (86%) had PE. Overall, the failure rate of the 4PEPS was 9/734 (1.2%; 95% CI, 0.59%-2.23%) Overall, 9 out of 734 patients (1.2%; 95% CI, 0.59%-2.23%) were diagnosed with PE despite a negative 4PEPS rule; 5 (5.6%) from the very low c-PTP group, 3 (1.4%) in the low c-PTP group, and 1 (3.2%) in the moderate c-PTP group. Conclusion: We provide external validation data of the 4PEPS. In this high-prevalence cohort (26% prevalence), PE prevalence in the very low-risk group was higher than expected. A prospective validation study is needed before implementing the 4PEPS model in routine clinical practice.
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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 | 0,042 | 0,083 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».