Potential of mid-infrared spectroscopy to aid the triage of patients with acute chest pain
Notice bibliographique
Résumé
A total of 1,429 serum samples from 389 consecutive patients with acute chest pain were analyzed with the goal to aid the rapid diagnosis of acute myocardial infarction. To the best of our knowledge this is the largest and most comprehensive study on mid-infrared spectroscopy in cardiology. We were able to identify those signatures in the mid-infrared spectra of the samples, which were specific to either acute myocardial infarction or chest pain of other origin (angina pectoris, oesophagitis, etc). These characteristic spectral differences were used to distinguish between the cause of the donor's acute chest pain using robust linear discriminant analysis. A sensitivity of 88.5% and a specificity of 85.1% were achieved in a blind validation. The area under the receiver operating characteristics curve amounts to 0.921, which is comparable to the performance of routine cardiac laboratory markers within the same study population. The biochemical interpretation of the spectral signatures points towards an important role of carbohydrates and potentially glycation. Our studies indicate that the "Diagnostic Pattern Recognition (DPR)" method presented here has the potential to aid the diagnostic procedure as early as within the first 6 hours after the onset of chest pain.
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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 | 0,000 | 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 | 0,001 | 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 ».