Effect of Repeat Measurements of High-Sensitivity Cardiac Troponin on the Same Sample Using the European Society of Cardiology 0-Hour/1-Hour or 2-Hour Algorithms for Early Rule-Out and Rule-In for Myocardial Infarction
Notice bibliographique
Résumé
To the Editor: There is debate on the clinical applicability of the European Society of Cardiology (ESC)1 0/1 h algorithm to rule-out and rule-in myocardial infarction (MI) using high-sensitivity cardiac troponin (hs-cTn) assays (1). External validations have not achieved the same diagnostic accuracy as studies referenced in the ESC guidelines (2). A critique applicable to all early rule-out/rule-in algorithms is whether the precision of hs-cTn assays is sufficient to achieve diagnostic accuracy at the values proposed (1). If not, approaches such as the 2 h algorithm might be more robust, although the latter also may employ changes that are small enough to challenge the analytical variation of assays (3, 4). Our objective was to evaluate the analytical variation of results in the same samples measured 3 times within 3.5 h and to determine the misclassification rate associated with the ESC 0/1 h algorithm and the 2 h algorithm due to short-term analytical variation. Briefly, 50 fresh centrifuged lithium heparin samples (stored at room temperature; not frozen) were measured for hs-cTnI (Abbott Diagnostics) as the first measurement (reported as a whole number, ng/L). The sample was reanalyzed again approximately 1.5 h later (second measurement) and a third measurement approximately 1.5 h after the second measurement …
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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 | 0,013 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,001 | 0,002 |
| 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 ».