The impact of the HEART score on the prevalence of cardiac testing and patient outcomes in a rural emergency department
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: This study was conducted to examine the use of the HEART score for risk stratification of chest pain patients presenting to rural Ontario emergency departments (EDs), assessing both its validity in a rural context and its utility in health-care resource management. METHODS: This study was a retrospective chart review of adult patients presenting to the ED with chest pain. The HEART score was assessed for its ability to risk-stratify patients (high, moderate and low) in terms of the likelihood of a major adverse cardiac event (MACE) within 6 weeks. The prevalence of follow-up testing for each risk category of patients was then determined such that the potential impact on health resource management was estimated based on the number of tests ordered in low-risk patients. RESULTS: Of the 215 charts included, 24 (11.2%) patients experienced a MACE within 6 weeks. None of the patients with a low HEART score experienced a MACE. In comparison, the incidence of MACE in moderate- and high-risk groups was calculated to be 13.9% (95% confidence interval [CI] [5.91% and 21.89%, respectively]) and 66.7% (95% CI [46.54% and 86.86%, respectively]). Eighteen percent of the low-risk patients received follow-up testing with no positive results suggestive of acute coronary syndrome. CONCLUSION: Our results provide external validation of the predictive value of the HEART score in determining the risk of MACE in patients presenting to a rural ED with chest pain. Our results also suggest that rates of follow-up testing in low-risk patients may be reduced in communities with limited access to resources.
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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 | 0,001 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 ».