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Enregistrement W2583142149 · doi:10.1373/jalm.2016.022491

Stressing the Utility of High-Sensitivity Cardiac Troponin Testing in Patients with Possible Cardiac Ischemia

2017· article· en· W2583142149 sur OpenAlexaff
Peter A. Kavsak

Notice bibliographique

RevueThe Journal of Applied Laboratory Medicine · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAcute Myocardial Infarction Research
Établissements canadiensMcMaster University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCardiologyTroponinMyocardial infarctionMedicineInternal medicineCardiac markerStress testing (software)IschemiaCardiac ischemiaTroponin TSensitivity (control systems)Myocardial ischemiaComputer scienceEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Strategies to rule out myocardial infarction (MI)2 in the emergency department include stress test echocardiography, electrocardiography, and assessment of cardiac biomarkers such as troponin I and T (1). The potential for new high-sensitivity cardiac troponin testing to simplify and expedite these rule-out protocols is of great interest. Is all the hype justified? Or are we placing unreasonable expectations on a single laboratory test? There are indeed data indicating that an undetectable or low high-sensitivity cardiac troponin concentration alone at presentation might be useful to rule out MI. Recent data, however, suggest that the addition of other tests may improve the performance and be even more cost-effective compared to high-sensitivity cardiac troponin alone (2, 3). As a …

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,102
Score d'incertitude au seuil0,461

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,021
Tête enseignante GPT0,289
Écart entre enseignants0,268 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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