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 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 | 0,002 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».