Prognostic Accuracy of the <scp>HEART</scp> Score for Prediction of Major Adverse Cardiac Events in Patients Presenting With Chest Pain: A Systematic Review and Meta‐analysis
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: The HEART score has been proposed for emergency department (ED) prediction of major adverse cardiac events (MACE). We sought to summarize all studies assessing the prognostic accuracy of the HEART score for prediction of MACE in adult ED patients presenting with chest pain. METHODS: We searched MEDLINE, PubMed, EMBASE, Scopus, Web of Science, and the Cochrane Database of Systematic Reviews from inception through May 2018 and included studies using the HEART score for the prediction of short-term MACE in adult patients presenting to the ED with chest pain. The main outcome was short-term (i.e., 30-day or 6-week) incidence of MACE. We secondarily evaluated the prognostic accuracy of the HEART score for prediction of mortality and myocardial infarction (MI). Where available, accuracy of the Thrombolysis in Myocardial Infarction (TIMI) score was determined. RESULTS: We included 30 studies (n = 44,202) in analysis. A HEART score above the low-risk threshold (≥4) had a sensitivity of 95.9% (95% confidence interval [CI] = 93.3%-97.5%) and specificity of 44.6% (95% CI = 38.8%-50.5%) for MACE. A high-risk HEART score (≥7) had a sensitivity of 39.5% (95% CI = 31.6%-48.1%) and specificity of 95.0% (95% CI = 92.6%-96.6%) for MACE, whereas a TIMI score above the low-risk threshold (≥2) had a sensitivity of 87.8% (95% CI = 80.2%-92.8%) and specificity of 48.1% (95% CI = 38.9%-57.5%) for MACE. A high-risk TIMI score (≥6) was 2.8% sensitive (95% CI = 0.8%-9.6%), but 99.6% (95% CI = 98.5%-99.9%) specific for MACE. A HEART score ≥ 4 had a sensitivity of 95.0% (95% CI = 87.2%-98.2%) for prediction of mortality and 97.5% (95% CI = 93.7%-99.0%) for prediction of MI. CONCLUSIONS: The HEART score has excellent performance for prediction of MACE (particularly mortality and MI) in chest pain patients and should be the primary clinical decision instrument used for the risk stratification of this patient population.
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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 | 0,006 | 0,022 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,008 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| 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 | 0,001 |
| 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 ».