Validação externa do score de risco ProACS para estratificação de risco de doentes com síndrome coronária aguda
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: The ProACS risk score is an early and simple risk stratification score developed for all-cause in-hospital mortality in acute coronary syndromes (ACS) from a Portuguese nationwide ACS registry. Our center only recently participated in the registry and was not included in the cohort used for developing the score. Our objective was to perform an external validation of this risk score for short- and long-term follow-up. METHODS: Consecutive patients admitted to our center with ACS were included. Demographic and admission characteristics, as well as treatment and outcome data were collected. The ProACS risk score variables are age (≥72 years), systolic blood pressure (≤116 mmHg), Killip class (2/3 or 4) and ST-segment elevation. We calculated ProACS, Global Registry of Acute Coronary Events (GRACE) and Canada Acute Coronary Syndrome risk score (C-ACS) risk scores for each patient. RESULTS: A total of 3170 patients were included, with a mean age of 64±13 years, 62% with ST-segment elevation myocardial infarction. All-cause in-hospital mortality was 5.7% and 10.3% at one-year follow-up. The ProACS risk score showed good discriminative ability for all considered outcomes (area under the receiver operating characteristic curve >0.75) and a good fit, similar to C-ACS, but lower than the GRACE risk score and slightly lower than in the original development cohort. The ProACS risk score provided good differentiation between patients at low, intermediate and high mortality risk in both short- and long-term follow-up (p<0.001 for all comparisons). CONCLUSIONS: The ProACS score is valid in external cohorts for risk stratification for ACS. It can be applied very early, at the first medical contact, but should subsequently be complemented by the GRACE risk score.
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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 | 0,008 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».