Predictors of Outcome in Patients With Acute Coronary Syndromes Without Persistent ST-Segment Elevation
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Appropriate treatment policies should include an accurate estimate of a patient's baseline risk. Risk modeling to date has been underutilized in patients with acute coronary syndromes without persistent ST-segment elevation. METHODS AND RESULTS: We analyzed the relation between baseline characteristics and the 30-day incidence of death and the composite of death or myocardial (re)infarction in 9461 patients with acute coronary syndromes without persistent ST-segment elevation enrolled in the PURSUIT trial [Platelet glycoprotein IIb/IIIa in Unstable angina: Receptor Suppression Using Integrilin (eptifibatide) Therapy]. Variables examined included demographics, history, hemodynamic condition, and symptom duration. Risk models were created with multivariable logistic regression and validated by bootstrapping techniques. There was a 3.6% mortality rate and 11.4% infarction rate by 30 days. More than 20 significant predictors for mortality and for the composite end point were identified. The most important baseline determinants of death were age (adjusted chi(2)=95), heart rate (chi(2)=32), systolic blood pressure (chi(2)=20), ST-segment depression (chi(2)=20), signs of heart failure (chi(2)=18), and cardiac enzymes (chi(2)=15). Determinants of mortality were generally also predictive of death or myocardial (re)infarction. Differences were observed, however, in the relative prognostic importance of predictive variables for mortality alone or the composite end point; for example, sex was a more important determinant of the composite end point (chi(2)=21) than of death alone (chi(2)=10). The accuracy of the prediction of the composite end point was less than that of mortality (C-index 0.67 versus 0.81). CONCLUSIONS: The occurrence of adverse events after presentation with acute coronary syndromes is affected by multiple factors. These factors should be considered in the clinical decision-making process.
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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 | 0,000 | 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 | 0,000 |
| 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 découle