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Enregistrement W3155972747 · doi:10.18192/uojm.v10i2.4826

Diagnostic Utility of Creatine Kinase in Patients Presenting to the Emergency Department with Chest Pain

2021· article· en· W3155972747 sur OpenAlexaffvenueabout
Venkatesh Thiruganasambandamoorthy, Brandon Lam, Hina Chaudry, Muhammad Mukarram, Marie‐Joe Nemnom, Soo-Min Kim, Aline Christelle Ishimwe, Monica Taljaard, Robert Beanland, Ronald A. Booth, Guy Hebert, Ian G. Stiell

Notice bibliographique

RevueUniversity of Ottawa Journal of Medicine · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAcute Myocardial Infarction Research
Établissements canadiensOttawa HospitalUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineEmergency departmentMyocardial infarctionInternal medicineChest painCreatine kinaseTroponinCardiologyTroponin TProspective cohort studyAcute coronary syndromeEjection fractionMyocardial infarction diagnosisHeart failure

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Introduction: Creatine Kinase (CK) is routinely performed in some emergency departments (ED) for Non-ST-elevation myocardial infarction (NSTEMI) workup. Its diagnostic utility is not well understood. The objectives of this study were to assess the value of CK in NSTEMI diagnosis in the troponin era and the association between the highest CK/Troponin values and ejection fraction (EF) during NSTEMI follow-up. Methods: A prospective cohort study conducted at the two EDs of The Ottawa Hospital from March 2014 to March 2016 enrolled adults (≥18 years) for whom troponin I (TnI) and CK were ordered for NSTEMI symptoms. We excluded those with ST-Elevation Myocardial Infarction (STEMI). The primary outcome was a NSTEMI within 30 days. We used descriptive statistics and report test diagnostic characteristics with 95% confidence intervals (CI). We compared the highest median CK/Troponin values using Wilcoxon test. Results: Of the 2,153 patients enrolled, 99 (4.6%) suffered a NSTEMI. The sensitivity and specificity were: CK (cutoff >250U/L) 31.3% (95%CI 22.2, 40.5) and 91.1% (95%CI 89.9, 92.4) respectively; TnI (cutoff >0.045µg/L) 98.0% (95%CI 95.2, 100) and 86.2% (95%CI 84.7, 87.7) respectively. The median CK values were not significantly different between those with normal (n=267) and abnormal EF (n=55) on follow-up (107 U/L and 118 U/L respectively; p=0.31), whereas the median TnI values were significantly different (0.02 µg/L and 0.1 µg/L respectively; p<0.0001). Conclusions: CK measurements do not provide any value in the ED work-up of NSTEMI and is not associated with EF on follow-up. Discontinuing routine CK measurements would improve resource utilization.

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)0,005
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 enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,006

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,017
Tête enseignante GPT0,264
Écart entre enseignants0,247 · 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
Publié2021
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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