Derivation and Validation of a COPD-specific Pulmonary Embolism Diagnostic Strategy
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: Diagnosing pulmonary embolism (PE) in patients with chronic obstructive pulmonary disease (COPD) exacerbation is challenging due to similarities in clinical symptoms. The aim of this study was to evaluate predictors of PE and to derive and validate a COPD-specific PE diagnostic strategy. Methods: A post-hoc analysis of the PEP trial, a prospective multicenter study of patients with COPD hospitalized with acutely worsening respiratory symptoms, was conducted. The outcome predicted was PE at admission. Univariable and multivariable analyses were conducted to evaluate predictors of PE. Receiver operating characteristic curves were computed to determine the most discriminant D-dimer cut-offs. The COPD-specific PE diagnostic strategy was externally validated in the independent SLICE trial cohort. Results: A total of 734 patients were included. At admission, the prevalence of PE and/or proximal deep venous thrombosis (DVT) was 6.5% (95%CI 5.0-8.6%). A COPD-specific PE diagnostic strategy consisting of a 3-item score (type of COPD exacerbation, alternative diagnosis less likely than PE, and clinical signs of DVT) combined with D-dimer at specific cut-offs (1,000 μg/L if 0 score item and 500 μg/L if 1 or 2 score items) was derived. The overall diagnostic failure rate was 0.9% (95%CI 0.4-1.9%) and 392 patients (53.4%) would need imaging to rule out PE. The external validation showed comparable results. Conclusion: A COPD-specific PE diagnostic strategy was derived specifically for patients with COPD and acutely worsening respiratory symptoms. Further prospective validation of this diagnostic algorithm is needed prior to integrating it in clinical practice.
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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 | 0,033 | 0,062 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».