Validation of the ToDay, a simplified diagnostic algorithm for deep vein thrombosis
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The current deep vein thrombosis (DVT) diagnostic algorithms are rarely followed in clinical practice due to complexity and time constraints. Simplified alternatives are needed to enhance adherence while maintaining diagnostic accuracy. The ToDay algorithm was developed to address these concerns by combining physician implicit assessment of DVT likelihood with D-dimer testing. OBJECTIVES: The objective of the study is to validate the ToDay algorithm using previously collected data. METHODS: This analysis used data from the 4D study (NCT02038530), a multicenter study evaluating DVT diagnostic strategies. The ToDay algorithm considers DVT excluded without further testing if DVT is considered most likely and D-dimer <500 ng/mL or if DVT is not considered most likely and D-dimer less than age-adjusted threshold. The primary outcome was 90-day symptomatic venous thromboembolism (VTE). Secondary outcome was not requiring ultrasound imaging. RESULTS: Among 1497 patients, 163 (10.9%) were diagnosed with DVT. Of the 1334 patients who had DVT excluded by the ToDay algorithm, 10 patients were found to have VTE during follow-up, a failure rate of 0.75% (95% CI, 0.41-1.37). Of all patients, 38.6% (95% CI, 36.2-41.1) did not require ultrasound imaging. CONCLUSION: The ToDay algorithm was found to be a safe and efficient alternative for DVT testing, reducing reliance on ultrasound imaging. It simplifies the diagnostic process, making it more feasible for emergency settings. Prospective validation is required before clinical adoption.
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 | 0,021 | 0,059 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 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) | 0,002 | 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 ».