The value of the Clinical SYNTAX Score in predicting long-term prognosis in patients with ST-segment elevation myocardial infarction who have undergone primary percutaneous coronary intervention
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The Clinical SYNTAX Score (CSS) combines anatomical and clinical risk assessment. OBJECTIVES: This study was designed to evaluate CSS as a predictor of prognosis in patients with ST-elevation myocardial infarction (STEMI) undergoing a primary percutaneous coronary intervention (p-PCI). METHODS: We evaluated 433 patients who were diagnosed with STEMI and underwent p-PCI. CSS was calculated by multiplying the anatomically derived SYNTAX score (Sx) by the modified age, creatinine, and ejection fraction score. Patients were divided into tertiles according to the CSS: CSS(Low)≤14 (n=141), 14<CSS(Mid)≤26 (n=144), and CSS(High)>26 (n=148). The primary endpoints were defined as all-cause mortality, myocardial infarction, and cerebrovascular events over 15 months' follow-up. RESULTS: Primary endpoints were achieved in 9.2% of patients with CSS≤14, 12.5% of those with 14<CSS≤26, and 28.4% of those with CSS>26 (P<0.001). Kaplan-Meier analysis showed that the CSS>26 group had a significantly higher incidence of primary endpoints [P (log-rank)<0.001]. CSS>26 was identified as an independent predictor for all-cause mortality, myocardial infarction, and cerebrovascular events (hazard ratio 3.58, 95% confidence interval 1.68-7.60, P=0.001). Receiver operating characteristic analysis found areas under the curve of 0.66, 0.59, and 0.64 for CSS, Sx score, and age, creatinine, and ejection fraction score (P<0.001, P=0.01, P<0.001, respectively). CONCLUSION: CSS may be better than the Sx score for predicting long-term prognosis in patients with STEMI undergoing p-PCI.
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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 | 0,001 | 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 | 0,001 |
| 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 ».