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Enregistrement W4399879697 · doi:10.1101/2024.06.19.24309207

Pulmonary hypertension misdiagnosis due to preventable errors in echocardiography and right heart catheterization

2024· preprint· en· W4399879697 sur OpenAlexaff
Alexandra Saunders, Kevin R. Bainey, Rhea Varughese, Evangelos D. Michelakis

Notice bibliographique

RevuemedRxiv · 2024
Typepreprint
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueUltrasound in Clinical Applications
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésRight heart catheterizationMedicinePulmonary hypertensionRight heartCardiac catheterizationCardiologyInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Objectives We hypothesized that preventable human errors in performance and reporting of transthoracic echocardiograms (TTEs) and right RHCs are common and may lead to misdiagnosis of pulmonary hypertension (PH) subgroups. Background PH is a common disease, however PH subgroups have vastly different mortality and treatment. This is particularly the case for pulmonary arterial hypertension (PAH) versus PH secondary to heart failure with preserved ejection fraction (HFpEF). TTE) and RHC are needed to differentiate these two diseases. Diagnosis requires specific cut-offs for mean pulmonary artery pressure (mPAP) and pulmonary artery wedge pressure (PAWP), which can only be measured by RHC. However, TTE first identifies PH, triggering referral to specialized PH centres. Methods We re-analyzed TTEs and RHCs of 252 PH program referrals over 5 years. We also compared the inferred diagnosis from the original reports to the diagnosis made after error correction. Results We identified numerous preventable errors in the performance and reporting of both tests, and subsequently there was a poor correlation between the parameters measured by both tests. The referral TTE reports missed or overcalled PH in 44 patients. The RHC, mostly by PAWP mistakes, led to misdiagnosis in 41 patients. Conclusion TTE errors may delay referrals, while RHC errors may lead to misdiagnosis and applying wrong therapies to patients. As PAH therapies are extremely expensive, this also impacts the health care system. Primary care physicians need to be on alert for such errors and referral centres need to promote quality improvement programs to mitigate these errors.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,011
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,081
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Étude de cas · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,011
Score d'incertitude au seuil0,058

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0110,081
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0030,002
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,028
Tête enseignante GPT0,308
Écart entre enseignants0,280 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeÉtude de cas
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2024
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Résumé présentoui

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