The HEART score in the era of the European Society of Cardiology 0/1-hour algorithm
Notice bibliographique
Résumé
Background: The European Society of Cardiology’s 0/1-hour algorithm improves the early triage of patients towards “rule-out” or “rule-in” of non-ST-segment elevation myocardial infarction. The HEART score is a risk stratification tool for patients with undifferentiated chest pain. We sought to evaluate the performance of the European Society of Cardiology 0/1-hour algorithm and the HEART score to evaluate chest pain patients in the emergency department. Methods: In this prospective study, we applied the European Society of Cardiology 0/1-hour algorithm and the HEART score in 1355 consecutive patients who presented to the emergency department with symptoms suggestive of acute coronary syndrome without ST-segment elevation. Patients were followed for non-ST-segment elevation myocardial infarctions and major adverse cardiac events at 30 days: death, non-ST-segment elevation myocardial infarction, or unplanned coronary revascularization. Results: The European Society of Cardiology 0/1-hour algorithm classified 921 (68.0%) patients as “rule-out” and the HEART score classified 686 (50.6%) patients as “low-risk”. The 30-day incidence of non-ST-segment elevation myocardial infarctions was 0.32% in the European Society of Cardiology 0/1-hour algorithm “rule-out” patients versus 0.29% in the HEART score “low-risk” patients ( p=0.75). The rate of major adverse cardiac events was 7.7% in the European Society of Cardiology 0/1-hour algorithm “rule-out” patients versus 1.1% in the HEART score “low-risk” patients ( p<0.001). Conclusion: The European Society of Cardiology 0/1-hour algorithm identified more patients with low risk of non-ST-segment elevation myocardial infarctions at 30 days whereas for major adverse cardiac events, the HEART score had a greater capacity to detect low-risk patients.
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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 | 0,008 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,002 |
| 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 ».