The use of variable D-dimer thresholds for the improved diagnosis of pulmonary embolism in the inpatient population: A retrospective cohort study
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: Diagnosis of pulmonary embolism (PE) among inpatients can be challenging, with the use of variable D-dimer thresholds validated only in outpatients. We sought to determine the negative predictive value (NPV) of such thresholds in inpatients for PE diagnosis. Methods: We performed a retrospective cohort study of inpatients with a D-dimer measured within 72 hours of a computed tomography pulmonary angiography (CTPA) or ventilation perfusion scan (VQ) for suspected PE at a tertiary care center in Montreal, Canada, between January 2012 and December 2019. D-dimers were assessed using the 500 μg FEU/L and age-adjusted thresholds and clinical pretest probability of PE using the Wells score and the PEGeD algorithm. The primary outcome of PE incidence was reported, and the negative predictive values of various D-dimer based approaches were determined. Using institutional and provincial cost information, we explored the cost-effectiveness of a D-dimer-based approach. Results: Our cohort included 290 patients, 68% female with a median age of 72 (52, 84) years old. Thirty-six patients were found to have a PE, for an incidence of 12%. Fourteen (5%) patients had a D-dimer value <500 μg FEU/L, yielding a NPV of 100%, 95% CI (76.8% to 100%). Twenty-seven (9%) inpatients had a negative age-adjusted D-dimer, yielding a NPV of 100%, 95% CI (87.2% to 100%). Discussion: This exploratory study suggests that D-dimer testing may have a role in inpatients to improve appropriate diagnostic testing and cost-effectiveness. The use of variable D-dimer thresholds in the inpatient population for PE diagnosis is an important area for further research.
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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 | 0,002 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 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 ».