Reply to: N-terminal pro brain natriuretic peptide in coronary artery disease
Notice bibliographique
Résumé
In response to the letter by Professor Sim Sai Tin, we agree that the clinical usefulness of NT-proBNP has been widely discussed. Dr. Sim Sai Tin mentions the report by Ranjith et al. [1] on the usefulness of this biomarker in which the authors suggest that “NT-proBNP should be included in the risk assessment of ACS to provide guidance for further therapeutic strategies”. I would first like to state that the discussion of related subjects from various centers is mandatory and that multiple perspectives and the study of diverse demographics add to the enrichment of medical knowledge. Furthermore, our study was different to the one conducted by Ranjith et al. in several ways. First, our study populations were dissimilar. Our patients comprised those with unstable angina (48.48%; 64 patients) and NSTEMI (34.8%; 46 patients) while patients with STEMI represented only 16.6% (22 patients). On the other hand, most of the patients in the study by Ranjith et al. had STEMI (71%; 142 patients). Second, we performed serial assessments of NT-proBNP on admission and after cardiac catheterization; while Ranjith et al. assessed NT-proBNP only on admission. Third, coronary angiography was conducted on all patients in our study and we assessed the severity of coronary artery lesion, while Ranjith et al. conducted the same on only a small percentage (21% of his patients). And finally, most of our patients were treated by revascularization either by percutaneous coronary intervention (PCI) or surgical revascularization in addition to medical treatment, while the patients in the study by Ranjith et al. were treated medically in most cases, with cardiac catheterization performed on only 21% of their patients. Finally, our study concluded that NT-proBNP is not only a prognostic marker for complications and poor prognosis in acute coronary syndrome, but that it can also predict the severity of coronary artery stenosis and the number of vessels affected [2]. Written by Abdelhakem Selem Elsayed.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».