Assessing the safety and efficiency of a simplified diagnostic approach to deep vein thrombosis
Notice bibliographique
Résumé
Background: Deep vein thrombosis (DVT) testing in the emergency department is complex and difficult to consistently apply. To address this, we developed the ToDay algorithm. Objectives: The objective was to assess the safety and efficiency of the ToDay algorithm. A secondary exploratory analysis evaluated applying different D-dimer thresholds. Methods: This prospective diagnostic management study was conducted at two emergency departments in one city. Patients with suspected DVT were potentially eligible for enrollment. Enrolled patients were followed by medical record review for 90 days. All venous thromboembolism (VTE) testing during follow-up was independently adjudicated. The primary outcomes were safety, measured by the failure rate, and efficiency of the ToDay algorithm. The failure rate is the proportion of patients with DVT ruled out at the index presentation that were diagnosed with VTE in the following 90 days. Efficiency is the proportion of patients that do not require an ultrasound to rule out DVT. Six other diagnostic strategies consisting of standalone D-dimers and D-dimers in low pretest probability patients were retrospectively assessed to estimate safety and efficiency. Results: Thirty-three (7.2%) out of 458 enrolled patients were diagnosed with DVT at their index visit. There were two follow-up VTE events. The ToDay algorithm had a failure rate of 0.5% (95% confidence interval (CI); 0.1 – 1.7%). The ToDay algorithm had an efficiency of 43.7% (95% CI; 39.2 – 48.2%). Using the six other simple diagnostic strategies, the failure rates ranged from of 0.0% to 0.7%. Using these six strategies, the efficiencies ranged from 30.6% to 61.8%. Conclusion: The ToDay algorithm had a failure rate of 0.5% and an efficiency of 43.7%. All other strategies had low failure rates with varying efficiencies.
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 | 0,043 | 0,093 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 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 ».