Estimation of glomerular filtration rate in acute coronary syndromes: comparison between cockcroft-gault, modification of diet in renal disease and chronic kidney disease epidemiology collaboration
Notice bibliographique
Résumé
Nov 2012 -Jan 2013) across the three centres.For all patients the median age was 68 years (58-77), BMI 28 (25-29-YZ) and 246 (69x%) were males.56 (16%) had unstable angina, 143 (41%) Non ST Segment Elevation Myocardial Infarction and 156 (43%) ST Segment Elevation Myocardial Infarction.300 (80%) patients had diagnostic angiography, revealing three vessel disease in 30%, and left main stem disease in 12%.37 (11%) patients experienced a MACE at 30 days, of which 16 (4.5%)died.Of all risk stratification tools tested, only a positive GSF score was significantly associated with adverse events (HR 1.9:1.2-2-9;p=0.03;AUC 0.70), independent of age, left ventricular ejection fraction and diagnosis of three vessel disease.Conclusion: Our interim analysis indicates that positive GSF score, but not Canadian frailty or GRACE scores provides independent prediction of short term clinical outcomes in ACS patients.Further data collection and analyses are being performed and we will present final study results of 800 patients (powered for primary endpoint) at ESC Congress in August/September 2013 at Amsterdam.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,008 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».