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Enregistrement W2589094117 · doi:10.1001/jamacardio.2016.5501

Identification of Patients With Stable Chest Pain Deriving Minimal Value From Noninvasive Testing

2017· article· en· W2589094117 sur OpenAlexaff
Christopher B. Fordyce, Pamela S. Douglas, Rhonda Roberts, Udo Hoffmann, Hussein R. Al‐Khalidi, Manesh R. Patel, Christopher B. Granger, John B. Kostis, Daniel B. Mark, Kerry L. Lee, James E. Udelson

Notice bibliographique

RevueJAMA Cardiology · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCardiac Imaging and Diagnostics
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesNational Heart, Lung, and Blood Institute
Mots-clésMedicineChest painInternal medicinePre- and post-test probabilityLogistic regressionRandomized controlled trialClinical trialCoronary artery diseaseCohort studyCohortProspective cohort studyCardiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Importance: Guidelines recommend noninvasive testing for patients with stable chest pain, although many subsequently have normal test results and no adverse clinical events. Objective: To describe a risk tool developed to use only pretest clinical data to identify patients with chest pain with normal coronary arteries and no clinical events during follow-up (minimal-risk cohort). Design, Setting, and Participants: This secondary analysis of a randomized, pragmatic comparative effectiveness trial (Prospective Multicenter Imaging Study for Evaluation of Chest Pain [PROMISE]) includes stable, symptomatic outpatients without known coronary artery disease referred for noninvasive testing at 193 sites in North America. Interventions: Patients were randomized to receive coronary computed tomography angiography (CCTA) vs functional testing. Main Outcomes and Measures: A low-risk tool was developed and internally validated from July 27, 2010, to September 19, 2013, in 4631 patients receiving CCTA as their initial test, with a median follow-up of 25 months. Logistic regression analysis was used to evaluate pretest variables to determine factors associated with minimal risk using a two-thirds random sample for model derivation (n = 3087) and a one-third sample for testing and validation (n = 1544). The model was then applied to the CCTA and functional testing arms, and test results and event rates were ascertained. Results: A total of 1243 of 4631 patients (26.8%) were in the minimal-risk cohort. The final minimal-risk model included 10 clinical variables that together were correlated with normal CCTA results and no clinical events (C statistic = 0.725 for the derivation and validation subsets; 95% CI, 0.705-0.746): younger age; female sex; racial or ethnic minority; no history of hypertension, diabetes, or dyslipidemia; family history of premature coronary artery disease; never smoking; symptoms unrelated to physical or mental stress; and higher high-density lipoprotein cholesterol level. Across the entire PROMISE cohort, this model was associated with the lowest rates of severely abnormal test results (1.3% for CCTA; 5.6% for functional) and cardiovascular death or myocardial infarction (0.5% for a median of 25 months) among patients at the highest probability (10th decile) of minimal risk. Conclusions and Relevance: In contemporary practice, more than 25% of patients with stable chest pain referred for noninvasive testing will have normal coronary arteries and no long-term clinical events. A clinical tool using readily available pretest variables discriminates such minimal-risk patients, for whom deferred testing may be considered. Trial Registration: clinicaltrials.gov Identifier: NCT01174550.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,012
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,034
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,012
Score d'incertitude au seuil0,063

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0120,034
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,002
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,016
Tête enseignante GPT0,251
Écart entre enseignants0,235 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations101
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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