Age-Adjusted and Clinical Probability Adapted D-Dimer Cutoffs to Rule Out Pulmonary Embolism: A Narrative Review of Clinical Trials
Notice bibliographique
Résumé
Diagnosis of pulmonary embolism remains a challenge for clinicians as its differential diagnosis is wide. The use of sequential diagnostic strategies based on the assessment of clinical probability, D-dimer measurement, and computed tomography pulmonary angiography have been validated in large prospective outcome studies. D-dimer measurement at a standard cutoff of 500 μg/L has gained wide acceptance to rule out pulmonary embolism in around 20 to 30% of patients with a clinically suspected pulmonary embolism. To improve the efficiency of D-dimer measurement, different ways of selecting a higher, albeit safe cutoff were explored: the age-adjusted D-dimer cutoff and the clinical adapted D-dimer cutoff. While both have been prospectively validated in large studies, some differences do exist. In particular, the prevalence of pulmonary embolism in these different validation studies was very different. Overall, the age-adjusted cutoff seems to be safer and less efficient, while the clinical probability adapted cutoff seems more efficient and less safe. Here, we report the available data regarding these two different ways to increase the diagnostic yield of D-dimer. Also, well beyond the accuracy of these adjusted/adapted cutoffs, some external factors, such as the prevalence of pulmonary embolism in the tested population and the clinical setting, have an important impact of the negative predictive value and on the overall efficiency of these cutoffs. Therefore, we also discuss which cutoff should be used according to the expected prevalence of the disease and according to the clinical setting.
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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 | 0,008 | 0,033 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,005 | 0,005 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| 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 ».