Clinical Effectiveness of Cardiac Noninvasive Diagnostic Testing in Patients Discharged From the Emergency Department for Chest Pain
Notice bibliographique
Résumé
Background More than 4 million cardiac noninvasive diagnostic tests are performed annually in the United States. However, questions remain regarding their effectiveness in improving clinical outcomes. We sought to evaluate whether noninvasive diagnostic tests were associated with lower rates of myocardial infarction or cardiovascular death when compared with no testing. Methods and Results We performed a retrospective, population‐based cohort study of adults evaluated for chest pain and discharged home from an emergency department in Ontario, Canada. Propensity score matching was employed to reduce confounding between the testing and nontesting groups. There were 370 863 patients evaluated in our cohort. Rates of the composite outcome were low for both groups after propensity‐score matching (0.29% and 0.78% for the nontesting group at 90 days and 1 year, respectively, and 0.34% and 0.68% for the noninvasive diagnostic test group at 90 days and 1 year respectively). Over 1 year, patients undergoing noninvasive diagnostic testing had a small but statistically significant lower hazard of developing the composite outcome of myocardial infarction or cardiovascular mortality (hazard ratio, 0.87; 95% CI , 0.78–0.96 [ P <0.01]), which appears to be driven by the high‐risk subgroup (hazard ratio, 0.75; 95% CI , 0.61–0.92 [ P <0.01]). Conclusions We report a lower observed rate of the composite outcome of cardiovascular death or myocardial infarction associated with noninvasive diagnostic testing following evaluation for chest pain in the emergency department. This lower rate was driven by the high‐risk subgroup. These results suggest that risk‐based testing should be considered for patients discharged from the emergency department for chest pain.
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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 | 0,005 | 0,053 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
| 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 ».