Reliability and validation of an electronic penicillin allergy risk-assessment tool in a pregnant population
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Penicillin allergy adversely impacts patient care, yet most cases do not have true allergies. Clinicians require efficient, reliable clinical tools to identify low risk patients who can be safely de-labeled. Our center implemented the FIRSTLINE electronic point-of-care decision support tool to help non-allergist practitioners risk stratify patients with penicillin allergy. We sought to explore the reliability and validity of this tool in relation to allergist assessment and actual patient outcomes. We additionally compared it with two other published stratification tools, JAMA and PENFAST, to assess ability to accurately identify low risk patients appropriate for direct oral challenge. METHODS: In this single-center, retrospective, observational study, 181 pregnant females with self-reported penicillin allergy between July 2019 to June 2021 at BC Women's Hospital, Vancouver, Canada were used to assess the reliability and validity of all three tools. Physician-guided history of penicillin use and symptoms were used for scoring. Results and recommendations were compared to actual patient outcomes after clinician decision for direct oral challenge or intradermal tests. We compared the performance of JAMA, PENFAST and FIRSTLINE. RESULTS: 181 patients were assessed. 176/181 (97.2%) patients were deemed not allergic. Each risk stratification tool labelled majority of patients as low risk with 88.4% of patients PENFAST 0-2, 60.2% of patients JAMA low risk, 86.7% of patients FIRSTLINE very low risk. CONCLUSION: We demonstrate that our point-of-care electronic algorithm is reliable in identifying low risk pregnant patients, as compared to an allergist assessment. To our knowledge, this is the first study to provide direct comparison between multiple decision support tools using the same population, minimizing participant bias. Providing clinical algorithms to risk stratify patients, can enable healthcare professionals to safely identify individuals who may be candidates for direct penicillin oral challenges versus needing referral to specialists. This increases the generalizability and efficiency of penicillin allergy de-labeling.
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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 | 0,044 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 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) | 0,001 | 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 ».