Cardiac Biomarkers in Pediatrics: An Undervalued Resource
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The clinical use of common cardiac biomarkers, such as brain natriuretic peptides and troponins, has traditionally been limited to adult populations in the assessment of heart failure and acute coronary syndrome, respectively. While many have discounted the value of these markers in pediatric populations, emerging evidence suggests they may be useful in the diagnosis and prognostication of many cardiac and noncardiac pathologies in neonates, children, and adolescents, and an increasing number of pediatric hospitals are routinely measuring cardiac markers in their clinical practice. CONTENT: This review summarizes and critically evaluates the current literature regarding the application of cardiac biomarkers for clinical decision-making in the pediatric population. Main potential clinical indications discussed herein include primary cardiac disease, immune-related conditions, and noncardiac disease. Important diagnostic and interpretative challenges are also described in relation to each potential indication. SUMMARY: Despite a general lack of clinical awareness regarding the value of cardiac biomarkers in pediatrics, there is increasing literature to support their application in various contexts. Cardiac biomarkers should be considered an undervalued resource in the pediatric population with potential value in the diagnosis and prognosis of myocarditis, congenital heart disease, and heart failure, as well as in the assessment of severity and cardiac involvement in immune-related and other systemic conditions. While interpretation remains challenging in pediatrics due to the age- and sex-specific dynamics occurring throughout growth and development, this should not prevent their application. Future research should focus on defining evidence-based cut-offs for specific indications using the most up-to-date assays.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 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 ».