Diagnostic Performance of Serial High-Sensitivity Cardiac Troponin Measurements in the Emergency Setting
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Serial high-sensitivity cardiac troponin (hsTn) testing in the emergency department (ED) and the intensive cardiac care unit may assist physicians in ruling out or ruling in acute myocardial infarction (MI). There are three major algorithms proposed for high-sensitivity cardiac troponin I (hsTnI) using serial measurements while incorporating absolute concentration changes for MI or death following ED presentation. We sought to determine the diagnostic estimates of these three algorithms and if one was superior in two different Canadian ED patient cohorts with serial hsTnI measurements. An undifferentiated ED population (Cohort-1) and an ED population with symptoms suggestive of acute coronary syndrome (ACS; Cohort-2) were clinically managed with non-hsTn testing with the hsTnI testing performed in real-time with physicians blinded to these results (i.e., hsTnI not reported). The three algorithms evaluated were the European Society of Cardiology (ESC), the High-STEACS pathway, and the COMPASS-MI algorithm. The diagnostic estimates were derived for each algorithm for the 30-day MI/death outcome for the rule-out and rule-in arm in each cohort and compared to proposed diagnostic benchmarks (i.e., sensitivity ≥ 99.0% and specificity ≥ 90.0%) with 95% confidence intervals (CI). In Cohort-1 (n = 2966 patients, 15.3% had outcome) and Cohort-2 (n = 935 patients, 15.6% had outcome), the algorithm that obtained the highest sensitivity (97.8%; 95% CI: 96.0–98.9 and 98.6%; 95% CI: 95.1–99.8, respectively) in both cohorts was COMPASS-MI. Only Cohort-2 with both the ESC and COMPASS-MI algorithms exceeded the specificity benchmark (97.0%; 95% CI: 95.5–98.0 and 96.7%; 95% CI: 95.2–97.8, respectively). Patient selection for serial hsTnI testing will affect specificity estimates, with no algorithm achieving a sensitivity ≥ 99% for 30-day MI or death.
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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 | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 découle