A Multicenter Assessment of the Sensitivity and Specificity for a Single High-Sensitivity Cardiac Troponin Test at Emergency Department Presentation for Hospital Admission
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Studies have illustrated how a low or undetectable high-sensitivity cardiac troponin (hs-cTn) concentration at emergency department (ED) presentation can rule out myocardial infarction (MI). A problem with using an undetectable hs-cTn cutoff is that this value may be defined differently among hospitals and is also difficult to monitor. In the present study, we assess the diagnostic performance of a clinical chemistry score (CCS) vs hs-cTn alone in the presentation blood sample in the ED for patient hospital admission in a multicenter setting. METHODS: From January 1 to June 30, 2018, consecutive patients with random glucose, creatinine (for an estimated glomerular filtration rate calculation), and hs-cTnI (Abbott, 2 hospitals, Hamilton, Ontario, n = 10496) or hs-cTnT (Roche, 4 hospitals, Calgary, Alberta, n = 25177) were assessed for hospital admission with the CCS (range of scores, 0-5) or hs-cTn alone. Sensitivity, specificity, predicative values, and likelihood ratios were calculated for a CCS of 0 and 5 and for hs-cTn alone (hs-cTnI cutoffs, 5 and 26 ng/L; hs-cTnT cutoffs, 6 and 14 ng/L). RESULTS: The CCS of 0 (CCS <1) identified approximately 10% of all patients as low risk and had a sensitivity for hospital admission of nearly 98% as compared to <93% when hs-cTnT (<6 ng/L) or hs-cTnI (<5 ng/L) cutoffs alone were used. A CCS ≥5 had a specificity for hospital admission >95%, with approximately 14% of patients at high risk. CONCLUSIONS: An ED disposition (admit or send home) using the presentation blood sample could occur in nearly 25% of all patients by use of the CCS.
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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 | 0,004 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| 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 ».