Assessment of the European Society of Cardiology 0-Hour/1-Hour Algorithm to Rule-Out and Rule-In Acute Myocardial Infarction
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The new European Society of Cardiology guidelines to rule-in and rule-out acute myocardial infarction (AMI) in the emergency department include a rapid assessment algorithm based on high-sensitivity cardiac troponin and sampling at 0 and 1 hour. Emergency department physicians require high sensitivity to confidently rule-out AMI, whereas cardiologists aim to minimize false-positive results. METHODS: High-sensitivity troponin I and T assays were used to measure troponin concentrations in patients presenting with chest-pain symptoms and being investigated for possible acute coronary syndrome at hospitals in New Zealand, Australia, and Canada. AMI outcomes were independently adjudicated by at least 2 physicians. The European Society of Cardiology algorithm performance with each assay was assessed by the sensitivity and proportion with AMI ruled out and the positive predictive value and proportion ruled-in. RESULTS: There were 2222 patients with serial high-sensitivity troponin T and high-sensitivity troponin I measurements. The high-sensitivity troponin T algorithm ruled out 1425 (64.1%) with a sensitivity of 97.1% (95% confidence interval [CI], 94.0%-98.8%) and ruled-in 292 (13.1%) with a positive predictive value of 63.4% (95% CI, 57.5%-68.9%).The high-sensitivity troponin I algorithm ruled out 1205 (54.2%) with a sensitivity of 98.8% (95% CI, 96.4%-99.7%)) and ruled-in 310 (14.0%) with a positive predictive value of 68.1% (95% CI, 62.6%-73.2%). CONCLUSIONS: The sensitivity of the European Society of Cardiology rapid assessment 0-/1-hour algorithm to rule-out AMI with high-sensitivity troponin may be insufficient for some emergency department physicians to confidently send patients home. These algorithms may prove useful to identify patients requiring expedited management. However, the positive predictive value was modest for both algorithms.
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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 | 0,000 |
| 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 ».