메뉴 건너뛰기
.. 내서재 .. 알림
소속 기관/학교 인증
인증하면 논문, 학술자료 등을  무료로 열람할 수 있어요.
한국대학교, 누리자동차, 시립도서관 등 나의 기관을 확인해보세요
(국내 대학 90% 이상 구독 중)
로그인 회원가입 고객센터 ENG
주제분류

추천
검색

논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
이솔문 (연세대학교 원주의과대학 응급의학교실) 김혜심 (연세대학교 원주의과대학) 정우진 (연세대학교) 황성오 (연세대학교) 노영일 (연세대학교) 김선주 (연세대학교) 차경철 (연세대학교 원주의과대학 응급의학교실)
저널정보
대한응급의학회 대한응급의학회지 대한응급의학회지 제32권 제6호
발행연도
2022.1
수록면
591 - 600 (10page)

이용수

표지
📌
연구주제
📖
연구배경
🔬
연구방법
🏆
연구결과
AI에게 요청하기
추천
검색

초록· 키워드

오류제보하기
Objective: Diagnosis of pulmonary thromboembolism (PTE) is essential for preventing serious complications in the emergency department (ED) or intensive care unit. Contrast computed tomography (CT) of the chest is used for confirming pulmonary embolism, but there is a low specificity and radiation- or contrast-related side effects. We developed a novel nomogram to facilitate decision-making for performing contrast CT of the chest in the ED. Methods: A retrospective observational study was conducted to develop a prediction model of PTE. The prediction model was derived from demographic characteristics, clinical history data and results of laboratory tests, ultrasonography and echocardiography. A nomogram was constructed from the variables of the prediction model and validated. Results: A total of 326 patients were analyzed (a training cohort, 260; a validation cohort, 66). Wells’ score, D-dimer level>1,100 ng/dL, positive McConnell’s sign and D-shaped left ventricle were associated with the occurrence of PTE. The overall predictive accuracy of the prediction model was 0.802 (0.748-0.849) (area under the curve with 95% confidence interval). The calibration plots for the probability of PTE showed good agreement between the nomogram prediction and actual probability among cohorts. Conclusion: A novel nomogram using risk stratification, laboratory test and sonographic examination findings is a good screening tool for predicting PTE, and it can be helpful to decide whether an ED physician should perform a contrastenhanced chest CT in the ED.

목차

등록된 정보가 없습니다.

참고문헌 (0)

참고문헌 신청

함께 읽어보면 좋을 논문

논문 유사도에 따라 DBpia 가 추천하는 논문입니다. 함께 보면 좋을 연관 논문을 확인해보세요!

이 논문의 저자 정보

최근 본 자료

전체보기

댓글(0)

0