Clinical chemistry score versus high-sensitivity cardiac troponin I and T tests alone to identify patients at low or high risk for myocardial infarction or death at presentation to the emergency department
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Testing for high-sensitivity cardiac troponin (hs-cTn) may assist triage and clinical decision-making in patients presenting to the emergency department with symptoms of acute coronary syndrome; however, this could result in the misclassification of risk because of analytical variation or laboratory error. We sought to evaluate a new laboratory-based risk-stratification tool that incorporates tests for hs-cTn, glucose level and estimated glomerular filtration rate to identify patients at risk of myocardial infarction or death when presenting to the emergency department. METHODS: We constructed the clinical chemistry score (CCS) (range 0-5 points) and validated it as a predictor of 30-day myocardial infarction (MI) or death using data from 4 cohort studies involving patients who presented to the emergency department with symptoms suggestive of acute coronary syndrome. We calculated diagnostic parameters for the CCS score separately using high-sensitivity cardiac troponin I (hs-cTnI) and high-sensitivity cardiac troponin T (hs-cTnT). RESULTS: = 4245), 17.1% of participants had an MI or died within 30 days. A CCS score of 0 points best identified low-risk participants: the hs-cTnI CCS had a sensitivity of 100% (95% confidence interval [CI] 99.5%-100%), with 8.9% (95% CI 8.1%-9.8%) of the population classified as being at low risk of MI or death within 30 days; the hs-cTnT CCS had a sensitivity of 99.9% (95% CI 99.2%-100%), with 10.5% (95% CI 9.6%-11.4%) of the population classified as being at low risk. The CCS had better sensitivity than hs-cTn alone (hs-cTnI < 5 ng/L: 96.6%, 95% CI 95.0%-97.8%; hs-cTnT < 6 ng/L: 98.2%, 95% CI 97.0%-99.0%). A CCS score of 5 points best identified patients at high risk (hs-cTnI CCS: specificity 96.6%, 95% CI 96.0%-97.2%; 11.2% [95% CI 10.3%-12.2%] of the population classified as being at high risk; hs-cTnT CCS: specificity 94.0%, 95% CI 93.1%-94.7%; 13.1% [95% CI 12.1%-14.1%] of the population classified as being at high risk) compared with using the overall 99th percentiles for the hs-cTn assays (specificity of hs-cTnI 93.2%, 95% CI 92.3-94.0; specificity of hs-cTnT 73.8%, 95% CI 72.3-75.2). INTERPRETATION: : ClinicalTrials.gov, nos. NCT01994577; NCT02355457.
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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 | 0,003 | 0,016 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| 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) | 0,001 | 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 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 ».