Revideret Genève-score for lungeemboli

Klinisk baggrund

Sandsynligheden før test er første trin i den strukturerede diagnostik ved mistænkt lungeemboli. Formålet er ikke at stille diagnosen, men at styre det næste trin: hvilke patienter der kan udredes med D-dimer, og hvilke der bør gå direkte til billeddiagnostik. Uden en struktureret sandsynlighedsvurdering har klinikere tendens til at overudrede med CT-pulmonalisangiografi og dermed til at finde bekræftet emboli i kun få af undersøgelserne.

Den reviderede Genève-score for lungeemboli blev udviklet for at tilbyde et alternativ til Wells-scoren, som er helt fri for subjektive vurderinger. Wells-scoren indeholder elementet "lungeemboli er den mest sandsynlige diagnose", hvilket kræver en samlet klinisk vurdering, der varierer mellem bedømmere og er vanskelig at standardisere. Den reviderede Genève-score bygger udelukkende på objektive variable: alder, anamnese, vitalparametre og kliniske fund, som kan reproduceres uafhængigt af, hvem der foretager vurderingen [1].

Beregning af den reviderede Genève-score

Scoren er en vægtet sum af otte objektive kliniske variable:

$$\text{Revideret Genève} = \text{Alder}$${>65} + 3 \cdot \text{Tidligere DVT/LE} + 2 \cdot \text{Kirurgi/fraktur}{1,\text{md}} + 2 \cdot \text{Malignitet} + 3 \cdot \text{Ensidige bensmerter} + 2 \cdot \text{Hæmoptyse} + \text{HF}_{\text{bånd}} + 4 \cdot \text{DVT-fund}

hvor $\text{HF}_{\text{bånd}}$ er 0 ved en hjertefrekvens <75, 3 ved 75 til 94 og 5 ved ≥95 slag/min. Variablene er binære (Ja/Nej) undtagen hjertefrekvensen, som er inddelt i tre bånd. Den maksimale score er 22.

Udledningskohorten bestod af konsekutive patienter, som henvendte sig akut på tre europæiske universitetshospitaler med mistænkt lungeemboli [1]. Variable, som var statistisk signifikant associeret med lungeemboli i univariat analyse, blev inkluderet i en multivariat logistisk regressionsmodel, og pointtildelingen fulgte regressionskoefficienterne. Scoren blev derefter valideret eksternt i en uafhængig kohorte fra separate diagnostiske studier. I valideringskohorten var prævalensen af lungeemboli 8 procent i lavrisikogruppen (0 til 3 point), 28 procent i mellemgruppen (4 til 10 point) og 74 procent i højrisikogruppen (≥11 point) [1].

Fortolkning i praksis

Scoren inddeler patienterne i tre sandsynlighedsbånd. Hvert bånd har en konkret handlingsvej i den videre udredning:

Den centrale forskel mellem båndene handler ikke om brugen af D-dimer i sig selv, men om at højrisikopatienter bør gå direkte til billeddiagnostik. D-dimer bevarer sin værdi i både lav- og mellemgruppen, men andelen af patienter, som faktisk har emboli, adskiller sig markant mellem grupperne, hvilket påvirker den prædiktive værdi af et positivt henholdsvis negativt D-dimersvar.

Hos patienter på 50 år eller derover kan en aldersjusteret D-dimergrænse (alder × 10 µg/L) overvejes i stedet for den faste grænse på 500 µg/L. I et prospektivt multicenterstudie med 3.346 patienter øgede dette andelen af patienter, hvor lungeemboli kunne udelukkes uden billeddiagnostik, fra 6,4 til 29,7 procent blandt patienter på 75 år eller derover med ikke-høj klinisk sandsynlighed, med en 3-måneders fejlrate på 0,3 procent [4].

Validering og performance

En systematisk oversigt og netværksmetaanalyse fra 2025 inkluderede 40 studier med i alt 37.027 patienter og sammenlignede samtlige etablerede sandsynlighedsscorer for lungeemboli [2]. Den reviderede Genève-score og Wells-scoren, begge i treniveauversion, præsterede ens, når det gjaldt at udelukke lungeemboli, med negative likelihood ratioer på henholdsvis 0,39 (95 procent kredibilitetsinterval 0,27 til 0,58) og 0,34 (0,25 til 0,45). Den reviderede Genève-score var dog overlegen med hensyn til korrekt at henvise patienter til billeddiagnostik frem for D-dimer, med en positiv likelihood ratio på 6,65 (3,75 til 10,56) mod 5,59 (3,7 til 8,37) for Wells og en diagnostisk odds ratio på 8,03 (4,35 til 14,1) mod 7,4 (4,65 til 11,84). Forfatterne konkluderer, at den reviderede Genève-scores uafhængighed af subjektive variable taler for at foretrække den frem for Wells i treniveauversion [2].

I et kinesisk retrospektivt studie fra et akutmodtagelsesmateriale med 3.437 patienter (heraf 698 med bekræftet lungeemboli) havde den reviderede Genève-score alene en sensitivitet på 87,2 procent og en specificitet på kun 7,2 procent, med AUC 0,54 [3]. Kombineret med D-dimer steg sensitiviteten til 94,8 procent og AUC til 0,69, på bekostning af en specificitet på 21,3 procent. Kombineret med PERC nåedes en sensitivitet på 99,6 procent, men med lav specificitet (34,8 procent) og AUC 0,76 [3]. Overensstemmelsen mellem Wells og den reviderede Genève-score ved klassifikation til lav henholdsvis høj sandsynlighed var moderat (kappa 0,46), men steg markant, når D-dimer eller PERC blev lagt til [3]. Studiets population bestod udelukkende af patienter med østasiatisk oprindelse, hvilket begrænser generaliserbarheden.

Et mindre kinesisk studie med 454 patienter i trænings- og testsæt samt 204 i valideringssæt sammenlignede den reviderede Genève-score med Wells, YEARS-algoritmen og en maskinlæringsmodel [5]. Den reviderede Genève-score kombineret med D-dimer havde den højeste specificitet blandt de kliniske strategier (0,744), mens AUC for YEARS-algoritmen var 0,719 og for maskinlæringsmodellen 0,813. Studiet er enkeltstående og retrospektivt med en lille kohorte, og resultaterne bør fortolkes med forsigtighed.

Begrænsninger

Scoren er udledt for og valideret på patienter, som henvender sig akut med mistænkt lungeemboli. Den er ikke udviklet til indlagte patienter, som udvikler mistænkt lungeemboli under indlæggelsen, og heller ikke til patienter med samtidig COVID-19 eller andre tilstande, som ændrer den basale sandsynlighed og variablenes prædiktive værdi.

Fire af de otte variable bygger på anamnestiske oplysninger (tidligere DVT eller lungeemboli, kirurgi eller fraktur inden for 1 måned, aktiv malignitet, hæmoptyse), som kan være vanskelige at få frem hos bevidsthedssvækkede patienter eller ved sproglige barrierer. Reliabiliteten mellem observatører for scorens enkelte variable blev ikke undersøgt i udledningsarbejdet [1].

Den hyppigste fejlanvendelse er at behandle scoren som en diagnostisk test snarere end som et sandsynlighedsværktøj. Den reviderede Genève-score kan hverken bekræfte eller udelukke lungeemboli på egen hånd. En patient med en lav score kan alligevel have emboli, og en patient med en høj score kan have en anden diagnose. Scorens rolle er at styre valget mellem D-dimer og billeddiagnostik, ikke at erstatte dem.

En anden faldgrube er at anvende en toniveauversion (lav/høj) i stedet for den treniveauversion, beregneren bruger. I metaanalysen præsterede Wells i toniveauversion signifikant dårligere end alle treniveaualternativer på samtlige mål [2], og det samme gælder sandsynligvis for den reviderede Genève-score, hvor mellemgruppen har en tydelig klinisk værdi til at adskille patienter, som kan udredes med D-dimer, fra dem, som bør gå direkte til CT.

Der er foreslået en forenklet version af den reviderede Genève-score, hvor alle variable giver 1 point uanset den oprindelige vægt, med henblik på lettere anvendelse. Denne version er ikke den samme som den, beregneren udregner, og dens performance adskiller sig fra den vægtede originalversion.

Kilder

1. Le Gal G, Righini M, Roy PM m.fl. Prediction of pulmonary embolism in the emergency department: the revised Geneva score. Ann Intern Med. 2006;144(3):165–71. PMID: 16461960
2. Etemadi A, Hosseini M, Rafiee H m.fl. Comparative diagnostic accuracy of pre-test clinical probability scores for the risk stratification of patients with suspected pulmonary embolism: a systematic review and Bayesian network meta-analysis. BMC Pulm Med. 2025;25:478353. PMID: 40200307
3. Tang L, Hu Y, Min M m.fl. Comparisons of clinical scoring systems among suspected pulmonary embolism patients presenting to emergency department. Health Sci Rep. 2024;7(8):e70003. PMID: 39170892
4. Righini M, Van Es J, Den Exter PL m.fl. Age-adjusted D-dimer cutoff levels to rule out pulmonary embolism: the ADJUST-PE study. JAMA. 2014;311(11):1117–24. PMID: 24643601
5. Xi L, Kang H, Deng M m.fl. A machine learning model for diagnosing acute pulmonary embolism and comparison with Wells score, revised Geneva score, and Years algorithm. Chin Med J (Engl). 2024;137(6):676–682. PMID: 37828028