Early diagnosis of acute coronary syndrome
Notice bibliographique
Résumé
The diagnostic evaluation of acute chest pain has been augmented in recent years by advances in the sensitivity and precision of cardiac troponin assays, new biomarkers, improvements in imaging modalities, and release of new clinical decision algorithms. This progress has enabled physicians to diagnose or rule-out acute myocardial infarction earlier after the initial patient presentation, usually in emergency department settings, which may facilitate prompt initiation of evidence-based treatments, investigation of alternative diagnoses for chest pain, or discharge, and permit better utilization of healthcare resources. A non-trivial proportion of patients fall in an indeterminate category according to rule-out algorithms, and minimal evidence-based guidance exists for the optimal evaluation, monitoring, and treatment of these patients. The Cardiovascular Round Table of the ESC proposes approaches for the optimal application of early strategies in clinical practice to improve patient care following the review of recent advances in the early diagnosis of acute coronary syndrome. The following specific 'indeterminate' patient categories were considered: (i) patients with symptoms and high-sensitivity cardiac troponin <99th percentile; (ii) patients with symptoms and high-sensitivity troponin <99th percentile but above the limit of detection; (iii) patients with symptoms and high-sensitivity troponin >99th percentile but without dynamic change; and (iv) patients with symptoms and high-sensitivity troponin >99th percentile and dynamic change but without coronary plaque rupture/erosion/dissection. Definitive evidence is currently lacking to manage these patients whose early diagnosis is 'indeterminate' and these areas of uncertainty should be assigned a high priority for research.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| 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 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
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 ».