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Enregistrement W4410734272 · doi:10.1055/a-2621-0465

Comparative Analysis of Four Risk Stratification Models to Identify Patients with Acute Pulmonary Embolism at Risk of Short-term Mortality

2025· review· en· W4410734272 sur OpenAlexaff
Kwadwo Osei Bonsu, Stephanie Young, Tiffany Lee, Hai V. Nguyen, Rufaro S Chitsike

Notice bibliographique

RevueSeminars in Thrombosis and Hemostasis · 2025
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueVenous Thromboembolism Diagnosis and Management
Établissements canadiensNewfoundland and Labrador Centre for Applied Health ResearchMemorial University of Newfoundland
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicinePulmonary embolismReceiver operating characteristicRisk stratificationInternal medicineArea under the curveRetrospective cohort studyCohortCohort studyRisk assessmentPredictive value of testsCardiologySurgery

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Acute pulmonary embolism (PE) is potentially life-threatening, with up to 15% risk of death. We compared four risk stratification models to identify outpatients at risk of mortality up to 90 days post acute PE. A retrospective cohort study included outpatients aged ≥18 years with confirmed PE from June 1, 2014 to May 31, 2019, identified via diagnostic imaging reports. Simplified Pulmonary Embolism Severity Index (sPESI) and Hestia scores were calculated as per original derivation methods. Patients were stratified by four models: sPESI alone, Hestia alone, sPESI plus right ventricular dysfunction (RVD), and Hestia plus RVD. Model accuracy and discriminatory power for 30- and 90-day mortality were assessed by area under the receiver operating curve (AUC). The study comprised 785 outpatients (mean age 65.0 years; 42.2% male). Overall mortality rates were 4.1% at 30 days and 7.8% at 90 days. sPESI identified 31.5% as low risk versus 19.1% by Hestia. All models demonstrated 100% sensitivity and negative predictive value for 30-day mortality, but modest discriminatory power (AUC range: 59.2-67.1). sPESI consistently outperformed other models in both timeframes. Including RVD with sPESI or Hestia did not enhance accuracy and slightly reduced performance. The net reclassification index indicated minor improvement in non-event classification with RVD, but no benefit for identifying deaths. sPESI remains a modest yet effective predictor of mortality risk within 90 days following acute PE, consistently outperforming sPESI + RVD, Hestia alone, and Hestia + RVD at both 30 and 90 days. Adding RVD minimally improved predictive accuracy.

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)0,018
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,022
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Revue systématique · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,018
Score d'incertitude au seuil0,094

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0180,022
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,004
Bibliométrie0,0030,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,084
Tête enseignante GPT0,394
Écart entre enseignants0,310 · 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'étudeRevue systématique
Domainenon disponible
GenreSynthèse

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

En bref

Citations1
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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