N-terminal pro-brain natriuretic peptide improves the C-ACS risk score prediction of clinical outcomes in patients with ST-elevation myocardial infarction
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Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: It remained unclear whether the combination of the Canada Acute Coronary Syndrome Risk Score (CACS-RS) and N-terminal pro-brain natriuretic peptide (NT-pro-BNP) could have a better performance in predicting clinical outcomes in acute ST-elevation myocardial infarction (STEMI) patients with primary percutaneous coronary intervention. METHODS: A total of 589 consecutive STEMI patients were enrolled. The potential additional predictive value of NT-pro-BNP with the CACS-RS was estimated. Primary endpoint was in-hospital mortality and long-term poor outcomes. RESULTS: The incidence of in-hospital death was 3.1%. Patients with higher NT-pro-BNP and CACS-RS had a greater incidence of in hospital death. After adjustment for the CACS-RS, elevated NT-pro-BNP (defined as the best cutoff point based on the Youden's index) was significantly associated with in hospital death (odd ratio = 4.55, 95%CI = 1.52-13.65, p = 0.007). Elevated NT-pro-BNP added to CACS-RS significantly improved the C-statistics for in-hospital death, as compared with the original score (0.762 vs. 0.683, p = 0.032). Furthermore, the addition of NT-pro-BNP to CACS-RS enhanced net reclassification improvement (0.901, p < 0.001) and integrated discrimination improvement (0.021, p = 0.033), suggesting effective discrimination and reclassification. In addition, the similar result was also demonstrated for in-hospital major adverse clinical events (C-statistics: 0.736 vs. 0.695, p = 0.017) or 3-year mortality (0.699 vs. 0.604, p = 0.004). CONCLUSIONS: Both NT-pro-BNP and CACS-RS are risk predictors for in hospital poor outcomes in patients with STEMI. A combination of them could derive a more accurate prediction for clinical outcome s in these patients.
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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)
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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 découle