Development of a clinical risk score to risk stratify for a serious cause of vertigo: A prospective cohort study
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Objectives Identify high-risk clinical characteristics for a serious cause of vertigo in patients presenting to the emergency department. Design Multicentre prospective cohort study over 3 years. Setting Three university-affiliated tertiary care emergency departments. Participants Patients presenting with vertigo, dizziness or imbalance. A total of 2078 of 2618 potentially eligible patients (79.4%) were enrolled (mean age 77.1 years; 59% women). Main outcome measurements An adjudicated serious diagnosis defined as stroke, transient ischemic attack, vertebral artery dissection or brain tumour. Results Serious events occurred in 111 (5.3%) patients. We used logistic regression to create a 7-item prediction model: male, age over 65, hypertension, diabetes, motor/sensory deficits, cerebellar signs/symptoms and benign paroxysmal positional vertigo diagnosis (C-statistic 0.96, 95% confidence interval [CI] 0.92–0.98). The risk of a serious diagnosis ranged from 0% for a score of <5, 2.1% for a score of 5-8, and 41% for a score >8. Sensitivity for a serious diagnosis was 100% (95% CI, 97.1-100%) and specificity 72.1% (95% CI, 70.1-74%) for a score <5. Conclusions The Sudbury Vertigo Risk Score identifies the risk of a serious diagnosis as a cause of a patient’s vertigo and can assist physicians in guiding further investigation, consultation and treatment decisions, improving resource utilization and reducing missed diagnoses.
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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 | 0,004 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 ».