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Enregistrement W2090254155 · doi:10.1515/cclm.2000.174

Screening for Acute Myocardial Injury: Creatine Kinase Is Comparable to Myoglobin

2000· article· en· W2090254155 sur OpenAlexaff
Christine Collier, Bradley Thomas, Eugene Dagnone, William Pickett, Michael J. Raymond

Notice bibliographique

RevueClinical Chemistry and Laboratory Medicine (CCLM) · 2000
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAcute Myocardial Infarction Research
Établissements canadiensKingston General HospitalQueen's University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCreatine kinaseMyoglobinMedicineChest painCardiologyEmergency departmentInternal medicineCreatineBiochemistryChemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

During the last decade, there have been many studies comparing myoglobin and the troponins to creatine kinase MB. Myoglobin was introduced as an early marker, but most studies have not directly compared it to total creatine kinase in any detail. We retrospectively (9/98-5/99) examined 1772 paired samples from 1572 patients drawn in the emergency department to assess the optimum decision limits, sensitivity, specificity, positive predictive values (PPV), and negative predicitve value (NPV) for creatine kinase and myoglobin in predicting acute myocardial injury. Of the admitted patients, 114 had acute myocardial injury, 166 had angina and 89 had non-cardiac chest pain; 1203 patients were discharged. Initially low creatine kinase (<100 IU/l; minimum 19 IU/l) and myoglobin (<100 microg/l; minimum 9.5 microg/l) results were identified in 63.5% and 88.3% of patients, respectively, emphasizing the importance of serial sampling. Receiver operator characteristic analysis demonstrated optimum decision limits at 100 IU/l and 70 microg/l, respectively. These levels were associated with sensitivity/specificity/PPV/NPV of 66/66/13/96 for creatine kinase and 54/85/22/96 for myoglobin. We conclude that both tests are comparable for initial screening of patients with chest pain in the emergency department. Since creatine kinase is faster, cheaper, and more widely available, it is the test of choice for our institution.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,026
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,027

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,026
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,058
Tête enseignante GPT0,426
Écart entre enseignants0,368 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2000
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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