Early Rule-Out Strategies in the Emergency Department Utilizing High-Sensitivity Cardiac Troponin Assays
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Over the past decade, intense collaboration between academic investigators and the diagnostic industry have allowed the integration of high-sensitivity cardiac troponin (hs-cTn) assays into clinical practice worldwide. The hs-cTn assays, with their increased diagnostic accuracy for acute myocardial infarction (AMI), have facilitated the maturation of early rule-out strategies. The first iteration was complex and required the combination of a biomarker panel, the electrocardiogram, and a clinical risk score and allowed the safe rule-out of AMI in only 10% of patients with acute chest pain. In contrast, the latest iterations, including the European Society of Cardiology (ESC) 0/1-h algorithm, are simple. They are based on hs-cTn concentrations only and allow the safe rule-out or rule-in of AMI in up to 75% of patients. CONTENT: The purposes of this minireview are (a) to describe the best validated hs-cTn-based strategies for early rule-out of AMI, (b) to discuss the advantages and limitations of the different strategies, (c) to identify patient subgroups requiring particular attention, (d) to recognize challenges for widespread clinical implementation, and (e) to provide guidance on strategies for their safe and effective clinical implementation. SUMMARY: Physicians and institutions may choose among several well-validated rule-out algorithms. The ESC 0/1-h algorithm for hs-cTnT or hs-cTnI seems to be the most attractive option today. It best balances safety and efficacy, and it has been derived and validated for all currently available hs-cTnT/I assays, facilitating widespread clinical implementation.
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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 | 0,006 | 0,019 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,003 |
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 ».