For a rapid diagnosis of acute myocardial infarction, a sensitive troponin assay is needed in the near-patient testing setting
Notice bibliographique
Résumé
Evaluation of: Collinson P, Goodacre S, Gaze D et al. Very early diagnosis of chest pain by point-of-care testing: comparison of the diagnostic efficiency of a panel of cardiac biomarkers compared with troponin measurement alone in the RATPAC trial. Heart 98(4), 312–318 (2012).An early diagnosis of myocardial infarction in the emergency setting would be advantageous for both patients and the physicians treating these patients. Guidelines currently recommend serial samples that are drawn at presentation and 6–9 h later to be measured for cardiac troponin to aid in this diagnosis. However, much effort has been directed to decrease the time to make a diagnosis in this setting, and there has been renewed interest in shortening the time between serial measurements as well as the turnaround time for reporting the results. By eliminating the blood sample transit time to the central laboratory, point-of-care testing or near-patient testing can reduce the turnaround time for reporting the results, however this is possibly at the cost of decreased diagnostic performance. In this article, we discuss the recent results from the RATPAC study, which evaluated whether the combination of myoglobin, the MB isoenzyme of creatine kinase (CKMB) and a sensitive troponin assay would be superior to troponin alone.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,006 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,006 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,001 | 0,002 |
| 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 ».