Rule-In and Rule-Out of Myocardial Infarction Using Cardiac Troponin and Glycemic Biomarkers in Patients with Symptoms Suggestive of Acute Coronary Syndrome
Notice bibliographique
Résumé
Abstract BACKGROUND Early rule-in/rule-out of myocardial infarction (MI) in patients presenting to the emergency department (ED) is important for patient care and resource allocation. Given that dysglycemia is a strong risk factor for MI, we sought to explore and compare different combinations of cardiac troponin (cTn) cutoffs with glycemic markers for the early rule-in/rule-out of MI. METHODS We included ED patients (n = 1137) with symptoms suggestive of acute coronary syndrome (ACS) who had cTnI, high-sensitivity cTnI (hs-cTnI), hs-cTnT, glucose, and hemoglobin A1c (Hb A1c) measurements. We derived rule-in/rule-out algorithms using different combinations of ROC-derived and literature cutoffs for rule-in and rule-out of MI within 7 days after presentation. These algorithms were then tested for MI/cardiovascular death and ACS/cardiovascular death at 7 days. ROC curves, sensitivity, specificity, likelihood ratios, positive and negative predictive values (PPV and NPV), and CIs were determined for various biomarker combinations. RESULTS MI was diagnosed in 133 patients (11.7%; 95% CI, 9.8–13.8). The algorithms that included cTn and glucose produced the greatest number of patients ruled out/ruled in for MI and yielded sensitivity ≥99%, NPV ≥99.5%, specificity ≥99%, and PPV ≥80%. This diagnostic performance was maintained for MI/cardiovascular death but not for ACS/cardiovascular death. The addition of hemoglobin A1c (Hb A1c) (≥6.5%) to these algorithms did not change these estimates; however, 50 patients with previously unknown diabetes may have been identified if Hb A1c was measured. CONCLUSIONS Algorithms incorporating glucose with cTn may lead to an earlier MI diagnosis and rule-out for MI/cardiovascular death. Addition of Hb A1c into these algorithms allows for identification of diabetes. Future studies extending these findings are needed for ACS/cardiovascular death. ClinicalTrials.gov identifier: NCT01994577
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».