Improved risk stratification of patients with acute coronary syndromes using a combination of hsTnT, NT-proBNP and hsCRP with the GRACE score
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Clinical scores and biomarkers improve risk stratification of patients with acute coronary syndromes. However, little is known about their value in patients referred for coronary angiography. METHODS: Consecutive patients admitted at four Swiss university hospitals with a diagnosis of acute coronary syndrome were enrolled into the SPUM-ACS Biomarker Cohort between 2009 and 2012. Patients were followed at 30 days and 1 year with assessment of adjudicated events including all-cause mortality and the composite of all-cause mortality or non-fatal recurrent myocardial infarction. RESULTS: Events and biomarkers were analysed in 1892 patients (52.4% with ST-segment elevation myocardial infarction, 43.3% with non-ST-segment elevation myocardial infarction and 4.3% with unstable angina). Death at 30 days occurred in 35 patients (1.9%) and at 1 year in 80 patients (4.3%). The choice of troponin assay (conventional versus high sensitivity) to calculate the Global Registry of Acute Coronary Events (GRACE) score did not affect risk prediction. The prognostic accuracy of the GRACE score was improved when combined with three individual biomarkers including high sensitivity troponin T (hsTnT), N-terminal-pro B-type natriuretic peptide (NT-proBNP) and high sensitivity C-reactive protein (hsCRP) to yield a 9% increment (C-statistic 0.73->0.82) for the discrimination of short-term risk for all-cause mortality. In contrast, the novel biomarkers placental growth factor (PlGF), soluble fms-like tyrosine kinase-1 (sFlt-1) and the ratio sFlt-1/PlGF did not improve risk stratification. CONCLUSIONS: In patients with acute coronary syndrome referred for coronary angiography, combinations of biomarkers including hsTnT, NT-proBNP and hsCRP with the GRACE score enhanced risk discrimination. CLINICAL TRIALS REGISTRATION: NCT01000701.
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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 | 0,002 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 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 ».