The Difference in Accuracy Between Global Registry of Acute Coronary Events Score and Thrombolysis in Myocardial Infarction Score in Predicting In-Hospital Mortality of Acute ST-Elevation Myocardial Infarction Patients
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: In-hospital mortality of ST-elevation myocardial infarction (STEMI) patients varies between 1% and 19% in Asia. Global Registry of Acute Coronary Events (GRACE) score and Thrombolysis in Myocardial Infarction (TIMI) score are the most frequently used risk scores for predicting in-hospital mortality. These two scores have different accuracy depending on the risk profiles of each region. This study aimed to identify the difference in accuracy between GRACE and TIMI scores. METHODS: This was an observational cohort retrospective study on consecutive patients with STEMI admitted to Dr. Hasan Sadikin General Hospital Bandung between July 2018 and June 2019. RESULTS: The risk scores were evaluated in 255 patients with STEMI, whose data were collected from medical records. Patients in this study were 58 ± 11 years old, more often male (78.8%) and have smoking (65.5%), dyslipidemia (61%), hypertension (56.5%) and diabetes mellitus (21.6 %) as their risk factors. Forty-five patients died in hospitalization (17%). The TIMI and GRACE scores revealed a significant graded increase in mortality with a rising score. There was a statistically significant difference in accuracy between the scores of 0.082 (95% confidence interval (CI): 0.040 - 0.125; P < 0.001) with the GRACE score (C statistics of 0.91; P < 0.001) having better accuracy compared to TIMI score (C statistics of 0.83; P < 0.001). This might be due to the fact that the GRACE scoring system has more detail and complete variables than the TIMI score. CONCLUSION: There is a significant difference between the accuracy of GRACE and TIMI scores in predicting in-hospital mortality in STEMI patients. The accuracy of the GRACE score is better than the TIMI score for predicting in-hospital mortality in STEMI patients.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,004 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».