Predictive Ability of Novel Cardiac Biomarkers ST2, Galectin‐3, and NT‐ProBNP Before Cardiac Surgery
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Current preoperative models use clinical risk factors alone in estimating risk of in-hospital mortality following cardiac surgery. However, novel biomarkers now exist to potentially improve preoperative prediction models. An assessment of Galectin-3, N-terminal pro b-type natriuretic peptide (NT-ProBNP), and soluble ST2 to improve the predictive ability of an existing prediction model of in-hospital mortality may improve our capacity to risk-stratify patients before surgery. METHODS AND RESULTS: We measured preoperative biomarkers in the NNECDSG (Northern New England Cardiovascular Disease Study Group), a prospective cohort of 1554 patients undergoing coronary artery bypass graft surgery. Exposures of interest were preoperative levels of galectin-3, NT-ProBNP, and ST2. In-hospital mortality and adverse events occurring after coronary artery bypass graft were the outcomes. After adjustment, NT-ProBNP and ST2 showed a statistically significant association with both their median and third tercile categories with NT-ProBNP odds ratios of 2.89 (95% confidence interval [CI]: 1.04-8.05) and 5.43 (95% CI: 1.21-24.44) and ST2 odds ratios of 3.96 (95% CI: 1.60-9.82) and 3.21 (95% CI: 1.17-8.80), respectively. The model receiver operating characteristic score of the base prediction model (0.80 [95% CI: 0.72-0.89]) varied significantly from the new multi-marker model (0.85 [95% CI: 0.79-0.91]). Compared with the Northern New England (NNE) model alone, the full prediction model with biomarkers NT-proBNP and ST2 shows significant improvement in model classification of in-hospital mortality. CONCLUSIONS: This study demonstrates a significant improvement of preoperative prediction of in-hospital mortality in patients undergoing coronary artery bypass graft and suggests that biomarkers can be used to identify patients at higher risk.
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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 | 0,001 |
| 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 ».