2613 Diagnostic accuracy of the aortic dissection detection risk score alone or with D-dimer for acute aortic syndromes: systematic review and meta-analysis
Notice bibliographique
Résumé
Aims and Objectives Acute aortic syndrome (AAS) is an uncommon but life-threatening diagnosis. Symptoms suggesting AAS are very common, so clinical scores and blood tests may be needed to select patients for definitive imaging. We aimed to evaluate the diagnostic accuracy of the aortic dissection detection risk score (ADD-RS) used alone or in combination with D-dimer for detecting AAS in patients presenting with symptoms suggestive of AAS. Method and Design We searched MEDLINE, EMBASE, and the Cochrane Library from inception to February 2024, along with the reference lists of included studies and other systematic reviews. All diagnostic accuracy studies that assessed the use of ADD-RS alone or with D-Dimer for diagnosing AAS compared with a reference standard test were included. Two reviewers independently selected and extracted data. Risk of bias was appraised using QUADAS-2 tool. Data were synthesised using hierarchical meta-analysis models. Results and Conclusion We selected 13 studies from the 2017 citations identified, including six studies evaluating combinations of ADD-RS alongside D-dimer>500ng/L. The methodological quality of the included studies was variable, with most studies having low or unclear risk of bias and applicability concerns in at least one item of the QUADAS-2 tool. The table shows the summary sensitivities and specificities (with 95% credible and predictive intervals) of ADD-RS at thresholds of greater than zero and greater than one, and combinations of the ADD-RS and D-dimer. The ADD-RS can be used alone or alongside D-dimer to identify AAS with a range of trade-offs between sensitivity (93.1% to 99.8%) and specificity (21.8% to 67.1%). A combination based on the Canadian Clinical Practice Guideline may represent the best trade-off, with sensitivity of 93.1% and specificity of 67.1% for AAS.
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 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 | 0,018 | 0,056 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,020 | 0,041 |
| Bibliométrie | 0,009 | 0,009 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 ».