Electrocardiographic approach to classification of acute pericarditis in emergency department: Typical and atypical pericarditis
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: In typical pericarditis, concave ST–segment elevation can be characteristically seen in electrocardiogram (ECG). However, PR-segment depression may be the earliest ECG change in patients with acute pericarditis and in following time, from atypical pattern to typical pattern transition may be occur. Without ST-segment elevation in ECG may undergo misdiagnosed or overestimated condition, including acute coronary syndrome. Therefore, we classified acute pericarditis by highlighting ECG features to prevent any possible failure to notice acute pericarditis in emergency department (ED). METHODS: This study included 216 patients selected from the 2140 patients acute chest pain admitted into ED between 2015 and 2018. The two groups were retrospectively created by virtue of the presence or absence of typical ECG findings. Typical ECG refers to diffuse or regional concave ST-segment elevations with reciprocal ST-segment depression in aVR, and V1 in ECG, and atypical ECG refers to PR-segment depression in leads V5 to V6 in ECG. 100 patients (group I) had typical ECG, whereas 116 patients (group II) had atypical ECG changes. RESULTS: The mean age of the patients with typical pericarditis was higher than those with atypical pericarditis (P<0.05). Typical pericarditis group had higher CRP level (P<0.05). Atypical pericarditis group had more recurrence rate than typical pericarditis (P<0.05). In ECG following time, 10 patients with the atypical pericarditis pattern were transformed typical pericarditis pattern. CONCLUSION: We classified acute pericarditis as typical and atypical by highlighting ECG features to prevent any possible failure to notice acute pericarditis. Thanks to PR-segment recognition, acute pericarditis diagnosis may confirm and prevent the inappropriate coronary intervention. It is recommended that the ECG features should be examined thoroughly, especially with a focus on ST-segment elevation besides PR-segment depression.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| 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 | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».