Canada acute coronary syndrome score was a stronger baseline predictor than age ≥75 years of in-hospital mortality in acute coronary syndrome patients in western Romania
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Several risk scores were developed for acute coronary syndrome (ACS) patients, but their use is limited by their complexity. PURPOSE: The purpose of this study was to identify predictors at admission for in-hospital mortality in ACS patients in western Romania, using a simple risk-assessment tool - the new Canada acute coronary syndrome (C-ACS) risk score. PATIENTS AND METHODS: The baseline risk of patients admitted with ACS was retrospectively assessed using the C-ACS risk score. The score ranged from 0 to 4; 1 point was assigned for the presence of each of the following parameters: age ≥75 years, Killip class >1, systolic blood pressure <100 mmHg, and heart rate >100 bpm. RESULTS: A total of 960 patients with ACS were included, 409 (43%) with ST-segment elevation myocardial infarction (STEMI) and 551 (57%) with non-ST-segment elevation acute coronary syndrome (NSTE-ACS). The C-ACS score predicted in-hospital mortality in all ACS patients with a C-statistic of 0.95 (95% CI: 0.93-0.96), in STEMI patients with a C-statistic of 0.92 (95% confidence interval [CI]: 0.89-0.94), and in NSTE-ACS patients with a C-statistic of 0.97 (95% CI: 0.95-0.98). Of the 960 patients, 218 (22.7%) were aged ≥75 years. The proportion of patients aged ≥75 years was 21.7% in the STEMI subgroup and 23.4% in the NSTE-ACS subgroup (P>0.05). Age ≥75 years was significantly associated with in-hospital mortality in ACS patients (odds ratio [OR]: 3.25, 95% CI: 1.24-8.25) and in the STEMI subgroup (OR >3.99, 95% CI: 1.28-12.44). Female sex was strongly associated with mortality in the NSTE-ACS subgroup (OR: 27.72, 95% CI: 1.83-39.99). CONCLUSION: We conclude that C-ACS score was the strongest predictor of in-hospital mortality in all ACS patients while age ≥75 years predicted the mortality well in the STEMI subgroup.
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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 | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,002 |
| 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 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 ».