MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W3084696333 · doi:10.3390/jcm9092948

Risk Stratification for Patients with Chest Pain Discharged Home from the Emergency Department

2020· article· en· W3084696333 sur OpenAlexafffundabout
Peter A. Kavsak, Joshua O. Cerasuolo, Shawn Mondoux, Jonathan Sherbino, Jinhui Ma, Brock Hoard, Hsien Seow, Dennis T. Ko, Andrew Worster

Notice bibliographique

RevueJournal of Clinical Medicine · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueEmergency and Acute Care Studies
Établissements canadiensImpactMcMaster UniversityJuravinski Hospital
Organismes subventionnairesMcMaster UniversityCanadian Institutes of Health ResearchAbbott Laboratories
Mots-clésMedicineEmergency departmentRisk stratificationChest painEmergency medicineMedical emergencyStratification (seeds)Intensive care medicineInternal medicineNursing

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

For patients with chest pain who are deemed clinically to be low risk and discharged home from the emergency department (ED), it is unclear whether further laboratory tests can improve risk stratification. Here, we investigated the utility of a clinical chemistry score (CCS), which comprises plasma glucose, the estimated glomerular filtration rate, and high-sensitivity cardiac troponin (I or T) to generate a common score for risk stratification. In a cohort of 14,676 chest pain patients in the province of Ontario, Canada and who were discharged home from the ED (November 2012–February 2013 and April 2013–September 2015) we evaluated the CCS as a risk stratification tool for all-cause mortality, plus hospitalization for myocardial infarction or unstable angina (primary outcome) at 30, 90, and 365 days post-discharge using Cox proportional hazard models. At 30 days the primary outcome occurred in 0.3% of patients with a CCS < 2 (n = 6404), 0.9% of patients with a CCS = 2 (n = 4336), and 2.3% of patients with a CCS > 2 (n = 3936) (p < 0.001). At 90 days, patients with CCS < 2 (median age = 52y (IQR = 46–60), 59.4% female) had an adjusted HR = 0.51 (95% confidence interval (CI) = 0.32–0.82) for the composite outcome and patients with a CCS > 2 (median age = 74y (IQR = 64–82), 48.0% female) had an adjusted HR = 2.80 (95%CI = 1.98–3.97). At 365 days, 1.3%, 3.4%, and 11.1% of patients with a CCS < 2, 2, or >2 respectively, had the composite outcome (p < 0.001). In conclusion, the CCS can risk stratify chest pain patients discharged home from the ED and identifies both low- and high-risk patients who may warrant different medical care.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
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 enseignants0,033
Score d'incertitude au seuil0,066

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,062
Tête enseignante GPT0,377
Écart entre enseignants0,315 · 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

Citations7
Publié2020
Routes d'admission3
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueJournal of Clinical MedicineMême sujetEmergency and Acute Care StudiesTravaux en français237 207