Comparative Evaluation of 2-Hour Rapid Diagnostic Algorithms for Acute Myocardial Infarction Using High-Sensitivity Cardiac Troponin T
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Symptoms of acute coronary syndrome account for a large proportion of emergency department (ED) visits and hospitalizations. High-sensitivity troponin can rapidly rule out or rule in acute myocardial infarction (AMI) within a short time of ED arrival. We sought to validate test characteristics and classification performance of 2-hour high-sensitivity troponin T (hsTnT) algorithms for the rapid diagnosis of AMI. METHODS: We included consecutive patients from 4 academic EDs with suspected cardiac chest pain who had hsTnT assays performed 2 hours apart (± 30 minutes) as part of routine care. The primary outcome was AMI at 7 days. Secondary outcomes included major adverse cardiac events (mortality, AMI, and revascularization). Test characteristics and classification performance for multiple 2-hour algorithms were quantified. RESULTS: Seven hundred twenty-two patients met inclusion criteria. Seven-day AMI incidence was 10.9% and major adverse cardiac event incidence was 13.7%. A 2-hour rule-out algorithm proposed by Reichlin and colleagues ruled out AMI in 59.4% of patients with 98.7% sensitivity and 99.8% negative predictive value (NPV). The 2-hour rule-out algorithm proposed by the United Kingdom National Institute for Health and Care Excellence ruled out AMI in 50.3% of patients with similar sensitivity and NPV. Other exploratory algorithms had similar sensitivity but marginally better classification performance. According to Reichlin et al., the 2-hour rule-in algorithm ruled in AMI in 16.5% of patients with 92.4% specificity and 58.5% positive predictive value. CONCLUSIONS: Two-hour hsTnT algorithms can rule out AMI with very high sensitivity and NPV. The algorithm developed by Reichlin et al. had superior classification performance. Reichlin and colleagues' 2-hour rule-in algorithm had poor positive predictive value and might not be suitable for early rule-in decision-making.
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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 | 0,015 | 0,046 |
| 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 | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».