Pulmonary hypertension misdiagnosis due to preventable errors in echocardiography and right heart catheterization
Notice bibliographique
Résumé
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.
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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 | 0,011 | 0,081 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| 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) | 0,002 | 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 ».