Biomarkers for Predicting Serious Cardiac Outcomes at 72 Hours in Patients Presenting Early after Chest Pain Onset with Symptoms of Acute Coronary Syndromes
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Most outcome studies of patients presenting early to the emergency department with potential acute coronary syndromes have focused on either the index diagnosis of myocardial infarction (MI) or a composite end point at a later time frame (30 days or 1 year). We investigated the performance of 9 biomarkers for an early serious outcome. METHODS: Patients (n=186) who presented to the emergency department within 6 h of chest pain onset had their presentation serum sample measured for the following analytes: creatine kinase, creatine kinase isoenzyme MB, enhanced AccuTnI troponin I (Beckman Coulter), high-sensitivity cardiac troponin T (hs-cTnT), ischemia-modified albumin, interleukin-6, investigation use only hs-cTnI (Beckman Coulter), N-terminal pro-B-type natriuretic peptide, and cardiac troponin I (Abbott AxSym). We followed patients until 72 h after presentation and determined whether they experienced the following serious cardiac outcomes: MI, heart failure, serious arrhythmia, refractory ischemic cardiac pain, or death. ROC curves were analyzed to determine the area under the ROC curve (AUC) and optimal cutoffs for the biomarkers. RESULTS: The AUCs for the hs-cTnI assay (0.86; 95% CI, 0.76-0.96), the AccuTnI assay (0.86; 95% CI, 0.78-0.95), and the hs-cTnT assay (0.82; 95% CI, 0.71-0.94) assays were significantly higher than those for the other 6 assays (AUC values≤0.71 for the rest of the biomarkers, P<0.05). The ROC curve-derived optimal cutoffs were ≥19 ng/L (diagnostic sensitivity, 80%; specificity, 88%), ≥0.018 μg/L (diagnostic sensitivity, 75%; specificity, 86%), and ≥32 ng/L (diagnostic sensitivity, 68%; specificity, 92%) for the hs-cTnI, AccuTnI, and hs-cTnT assays, respectively. CONCLUSIONS: The optimal cutoffs for predicting serious cardiac outcomes in this low-risk population are different from the published 99th percentiles. Larger studies are required to verify these findings.
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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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 ».