High-Sensitivity Cardiac Troponin I vs a Clinical Chemistry Score for Predicting All-Cause Mortality in an Emergency Department Population
Notice bibliographique
Résumé
Background For patients investigated for suspected acute coronary syndrome, there is uncertainty if a single measurement of high-sensitivity cardiac troponin I (hs-cTnI) at emergency department (ED) presentation can identify patients at both low and high risk for mortality. Methods We included consecutive adult patients in the ED who had a Clinical Chemistry Score (CCS) taken at presentation (ie, combination of glucose, creatinine for estimated glomerular filtration rate determination, and hs-cTnI assay) in a Canadian city between 2012 and 2013. Outcomes were 3-month, 1-year, and 5-year all-cause mortality using the provincial death registry. Mortality rates and test performance (eg, sensitivity and specificity) with 95% confidence intervals (CIs) were obtained for the CCS or hs-cTnI assay alone using established cutoffs for these tests. Results Our cohort included 5974 patients with a 1-year mortality rate of 17.2% (95% CI, 16.2-18.3). A CCS ≥ 1 yielded a sensitivity of 99.2% (95% CI, 98.4-99.6) compared with the hs-cTnI ≥ 5 ng/L cutoff sensitivity of 88.4% (95% CI, 86.3-90.3), with the mortality rate being significantly lower for patients with CCS < 1 (2.0%; 95% CI, 0.9-4.0) vs patients with hs-cTnI < 5 ng/L (5.0%; 95% CI, 4.2-6.0) at 1 year ( P = 0.01). A CCS of 5 also yielded a higher specificity (88.5%; 95% CI, 87.5-89.3) compared with hs-cTnI > 26 ng/L (83.9%; 95% CI, 82.9-84.9), with no difference in mortality rates (37.4% vs 36.3%; P = 0.66). This trend was consistent at 3-month and 5-year mortality. Conclusion For patients in the ED with a potential cardiac issue, using the CCS cutoffs can better identify patients at low and high risk for mortality than using published cutoffs for hs-cTnI alone.
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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 | 0,002 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».