La détermination de la probabilité clinique d’embolie pulmonaire (EP) est une étape fondamentale dans l’approche d’un patient suspect d’EP. Elle permet de sélectionner les tests ou séquences de tests appropriés pour établir ou exclure l’embolie avec une probabilité suffisante, en tenant compte des caractéristiques ou performances des tests diagnostiques. En particulier, elle permet d’identifier les patients à risque faible ou moyen chez lesquels un dosage des d-dimères pourrait exclure l’EP avec sécurité ou encore d’augmenter l’utilité clinique d’examens complémentaires telle que la scintigraphie. L’évaluation de la probabilité clinique au moyen des scores a l’avantage d’être standardisée et plus reproductible que l’évaluation empirique. Les scores de prédiction sont construits et validés à l’aide d’une méthodologie rigoureuse. Ils utilisent des données issues de l’interrogatoire et de l’examen clinique pour classer les patients en trois groupes de probabilité clinique : faible, intermédiaire ou forte. Ils permettent à tout médecin, quel que soit son niveau d’expertise dans le domaine de la maladie veineuse thromboembolique, de déterminer de façon fiable et validée la probabilité clinique d’EP chez un patient suspect et donc de mener en toute sécurité sa démarche diagnostique et thérapeutique.

The determination of the clinical pretest probability using clinical prediction models is an important step in the assessment of patients with suspected pulmonary embolism (PE). It helps establish which test or sequence of tests can effectively corroborate or safely rule out PE. For example, it has been demonstrated that it is safe to withhold anticoagulant therapy in patients with negative d-dimer results and low pretest probability at initial presentation. Clinical probability will also increase the diagnostic yield of ventilation perfusion lung scan. Compared with clinical gestalt, clinical prediction rules provide a standardized and more reproducible estimate of a patient’s probability of having a PE. Clinical prediction models combine aspects of the history and physical examination to categorize a patient’s probability of having a disease. The models classify patients as having a low, moderate, or high likelihood of having PE. Clinical prediction models have been validated and are well established for the diagnosis of PE in symptomatic patients. They allow all physicians, whatever their expertise, to reliably determine the clinical pretest probability of PE, and thus safely manage their patients using diagnostic and therapeutic algorithms.