Abstract 3162: Dynamic mortality modeling in PCI-treated ST-elevation Myocardial Infarction: Implications for Clinical Decision Making
Notice bibliographique
Résumé
Background: Baseline factors predict adverse events after acute myocardial infarction (AMI), whereas dynamic risk modeling captures its evolving nature using continuous temporal profile updating. This refinement may guide medical decisions. Methods: APEX AMI trial tested pexelizumab efficacy in 5745 STEMI pts undergoing primary PCI; no treatment effect was observed. Four multivariable Cox models predicted 90-day mortality from key time points: baseline, 30-min post-PCI, 24 hrs, 96 hrs. % ST-resolution 30-min post-PCI, TIMI Flow pre-and post-PCI were measured. Complications included shock, CHF, re-MI, recurrent ischemia, stroke, renal failure, severe bleeding and major cardiac rhythm disturbances. The relative covariate contribution was quantified as the % of the ∑individual X 2 ’s. Results: Ninety-day mortality was 4.7%; 22% and 40% of deaths occurred < 24 hrs and 4 days, respectively. The figure (left ) shows decreasing relative contributions of age, systolic BP/heart rate and other factors over time to 90d mortality, and incremental influence of in-hospital complications, TIMI flow and post-PCI ST-resolution. As time elapsed, the % of “low risk” pts increased. (Right panel) At 96 hrs, a possible early discharge point for low risk pts, 44.0% of survivors had been discharged. This discharge rate decreased with increasing risk: Low: 53.3%; Moderate: 35.3%; High: 20.4% (p < 0.001). If early discharge depended on risk, the remaining 46.7% of low risk pts might have been discharged early. Conclusions: This novel approach demonstrates the dynamic nature of STEMI risk over time and may be used to guide early clinical decision-making.
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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 | 0,007 | 0,033 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,005 | 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 ».