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Enregistrement W3108335570 · doi:10.1093/ehjci/ehaa946.2912

Validation and comparison of six risk scores for post acute myocardial infarction infection

2020· article· en· W3108335570 sur OpenAlexaboutno aff
Yang Liu, L.T Wang, Yining Dai, Long Zeng, Hualin Fan, Chongyang Duan, Ning Tan, J.Y Chen, Peikun He

Notice bibliographique

RevueEuropean Heart Journal · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAcute Myocardial Infarction Research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineInternal medicineMaceMyocardial infarctionPercutaneous coronary interventionFramingham Risk ScoreConventional PCIAcute coronary syndromeEjection fractionClinical endpointRenal functionCardiologyHeart failureClinical trial

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Background Various risk scores have been proven to predict outcomes in patients with ST-segment elevation myocardial infarction (STEMI) undergoing percutaneous coronary intervention (PCI). However, few of them were validated and compared the difference of the prediction of infection during hospitalization in such patients. Aim We aimed to validate and compare the discriminatory value of different risk scores for predicting infection. Methods Patients who were diagnosed with STEMI treated with PCI were enrolled from January 2010 to May 2018. The six risk scores included the Age, Serum Creatinine (SCr), or Glomerular Filtration Rate, and Ejection Fraction (ACEF or AGEF) score, Canada Acute Coronary Syndrome Risk Score (CACS score), CHADS2 score, Global Registry for Acute Coronary Events (GRACE) score and Mehran score. The primary end point was infection during hospitalization. The secondary endpoint was major adverse clinical events including all cause death, stroke and any bleeding. The prognostic accuracy of the six scores was assessed using the c statistic for discrimination and the Hosmer-Lemeshow test for calibration. Results A total of 2260 eligible patients were enrolled (62.32±12.36 year, 81.3% of males). A significant gradient of risk with respect to infection and in hospital major adverse clinical events (MACE) was observed with increasing all six risk scores. Other than the CHADS2 score (AUC: 0.682; 95% CI, 0.652–0.712), other five risk scores showed the good discrimination for predicting infection, with the GRACE score being the best (AUC: 0.791; 95% CI, 0.765–0.817). In addition, all risk scores showed best calibration for infection, but good calibration for CACS risk score (calibration slope: 0.77, 95% CI: 0.18–1.35) (Figure 1). Furthermore, each score showed a best discrimination for in hospital MACE, with AUCs ranging from 0.761 to 0.786, other than CACS risk score and CHADS2 risk score with AUC of 0.700 and 0.696, respectively. All risk scores showed best calibration for in hospital MACE. Conclusions In patients with STEMI undergoing PCI, these risk scores (ACEF, AGEF, CACS, GRACE and Mehran) showed good discrimination and calibration to predict infection and MACE. The CACS score was recommended for clinical use as its clinical variables were simple and practical. Figure 1 Funding Acknowledgement Type of funding source: Public Institution(s). Main funding source(s): National Science Foundation for Young Scientists of China

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)0,011
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,025
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 enseignants0,011
Score d'incertitude au seuil0,059

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0110,025
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,002
Bibliométrie0,0030,002
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,001

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 Opus0,069
Tête enseignante GPT0,371
Écart entre enseignants0,302 · 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

Citations0
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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