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Enregistrement W3000584579 · doi:10.1002/ccd.28724

The CatLet score and outcome prediction in acute myocardial infarction for patients undergoing primary percutaneous intervention: A proof‐of‐concept study

2020· article· en· W3000584579 sur OpenAlexaff
Mingxing Xu, Terrence D. Ruddy, Paul Schoenhagen, Thomas Bartel, Roberto Di Bartolomeo, Yskert Von Kodolitsch, Javier Escaned, Chengxing Shen, Yong‐Ming He

Notice bibliographique

RevueCatheterization and Cardiovascular Interventions · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCoronary Interventions and Diagnostics
Établissements canadiensUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicinePercutaneous coronary interventionInternal medicineMyocardial infarctionCardiologyHazard ratioClinical endpointCoronary artery diseaseRandomized controlled trialConfidence interval

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: The Coronary Artery Tree description and Lesion EvaluaTion (CatLet) score accommodating the variability in coronary anatomy is a recently developed and comprehensive angiographic scoring system aimed at assisting in risk-stratification of patients with coronary artery disease. However, a validation of this angiographic scoring system is lacking. METHODS: The CatLet score was calculated retrospectively in 308 consecutively enrolled patients with acute myocardial infarction (AMI) undergoing primary percutaneous coronary intervention. The primary endpoint, major adverse cardiac or cerebrovascular events (MACCEs), was stratified according to CatLet tertiles: CatLetlow ≤14 (n = 124), CatLetmid 15-21 (n = 82) and CatLettop ≥22 (n = 102). RESULTS: The CatLet score alone or after adjusting for a broad spectrum of risk factors, significantly predicted clinical outcomes at a median 4.3-year follow-up. Multivariable-adjusted hazard ratios (95%CI)/unit higher score were 1.05 (1.04-1.07) for MACCE, 1.06 (1.04-1.07) for cardiac death, and 1.05 (1.04-1.07) for all-cause death. When compared to the SYNTAX score, improved discrimination and better calibration of this CatLet score resulted in a significantly refined risk stratification. The overall category-free net reclassification improvement afforded by this CatLet score was as follows: 37.2% (p = .008) for MACCEs, 35.5% (p = .0249) for cardiac death, and 31.8% (p = .0316) for all-cause death. CONCLUSIONS: The ability to integrate the variability in coronary anatomy into angiographic scoring makes the CatLet score a more specific tool for outcome predictions in AMI. (http://www.chictr.org.cn. Unique identifiers: ChiCTR-POC-17013536).

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,010
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,010
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,010
Score d'incertitude au seuil0,055

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0100,010
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,029
Tête enseignante GPT0,276
Écart entre enseignants0,247 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations16
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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