Simulation Models of Misclassification Error for Single Thresholds of High-Sensitivity Cardiac Troponin I Due to Assay Bias and Imprecision
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Clinical outcome studies for cardiac troponins (cTn) are expensive and difficult to design owing to variation in patients, in the assays, and in the incidence of different types of myocardial infarction (MI). To overcome these difficulties, simulation models were used to estimate the rate of misclassification error for MI and risk prediction resulting from assay bias and imprecision. METHODS: Finite mixture analysis of Abbott high-sensitivity cTnI (hs-cTnI) results at time 0 h in patients presenting early with acute coronary syndrome (ACS) symptoms to the emergency department (ED) [n = 145, Reducing the Time Interval for Identifying New Guideline (RING) study] allowed derivation of a simulation data set (n = 10000). hs-cTnI concentrations were modified by addition of bias or imprecision error. The percentage of all 10000 modified hs-cTnI results that were misclassified for MI at thresholds of 2, 5, 26.2, and 52 ng/L was determined by Monte Carlo simulation. Analyses were replicated with an all-comer emergency department (ED) population (n = 1137) ROMI (Optimum Troponin Cutoffs for ACS in the ED) study. RESULTS: In the RING study, simulation at 26.2-ng/L (99th percentile) and 52-ng/L thresholds were affected by both bias ±2 ng/L and imprecision (10%-20%) and had misclassification rates of 0.4% to 0.6%. Simulations at the 2-ng/L and 5-ng/L thresholds were only affected by bias. Misclassification rates at bias of ±1 ng/L were 10% for the 2-ng/L threshold, and 5% for the 5-ng/L threshold. CONCLUSIONS: Simulation models predicted that hs-cTnI results are seldom misclassified (<1% of patients) when interpretative thresholds are near or exceed the overall 99th percentile. However, simulation models also predicted that low hs-cTnI results, as recommended in guidelines, are prone to misclassification of 5%-10% of patients.
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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 | 0,002 | 0,006 |
| 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 | 0,000 |
| 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 ».