N‐terminal pro‐B‐type natriuretic peptide diagnostic algorithm versus American Heart Association algorithm for Kawasaki disease
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Diagnosis of Kawasaki disease (KD) can be challenging in the absence of a confirmatory test or pathognomonic finding, especially when clinical criteria are incomplete. We recently proposed serum N-terminal pro-B-type natriuretic peptide (NT-proBNP) as an adjunctive diagnostic test. METHODS: We retrospectively tested a new algorithm to help KD diagnosis based on NT-proBNP, coronary artery dilation (CAD) at onset, and abnormal serum albumin or C-reactive protein (CRP). The goal was to assess the performance of the algorithm and compare its performance with that of the 2004 American Heart Association (AHA)/American Academy of Pediatrics (AAP) algorithm. RESULTS: The algorithm was tested on 124 KD patients with NT-proBNP measured on admission at the present institutions between 2007 and 2013. Age at diagnosis was 3.4 ± 3.0 years, with a median of five diagnostic criteria; and 55 of the 124 patients (44%) had incomplete KD. CA complications occurred in 64 (52%), with aneurysm in 14 (11%). Using this algorithm, 120/124 (97%) were to be treated, based on high NT-proBNP alone for 79 (64%); on onset CAD for 14 (11%); and on high CRP or low albumin for 27 (22%). Using the AHA/AAP algorithm, 22/47 (47%) of the eligible patients with incomplete KD would not have been referred for treatment, compared with 3/55 (5%) with the NT-proBNP algorithm (P < 0.001). CONCLUSION: This NT-proBNP-based algorithm is efficient to identify and treat patients with KD, including those with incomplete KD. This study paves the way for a prospective validation trial of the algorithm.
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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 | 0,003 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| 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 ».