Unexpected high level of severe events even in low-risk profile chest pain unit patients
Pourquoi ce travail est dans la base
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Notice bibliographique
Résumé
AIMS: Early heart attack awareness programs are thought to increase efficacy of chest pain units (CPU) by providing live-saving information to the community. We hypothesized that self-referral might be a feasible alternative to activation of emergency medical services (EMS) in selected chest pain patients with a specific low-risk profile. METHODS AND RESULTS: In this observational registry-based study, data from 4743 CPU patients were analyzed for differences between those with or without severe or fatal prehospital or in-unit events (out-of-hospital cardiac arrest and/or in-unit death, resuscitation or ventricular tachycardia). In order to identify a low-risk subset in which early self-referral might be recommended to reduce prehospital critical time intervals, the Global Registry of Acute Coronary Events (GRACE) score for in-hospital mortality and a specific low-risk CPU score developed from the data by multivariate regression analysis were applied and corresponding event rates were calculated. Male gender, cardiac symptoms other than chest pain, first onset of symptoms and a history of myocardial infarction, heart failure or cardioverter defibrillator implantation increased propensity for critical events. Event rates within the low-risk subsets varied from 0.5-2.8%. Those patients with preinfarction angina experienced fewer events. CONCLUSIONS: When educating patients and the general population about angina pectoris symptoms and early admission, activation of EMS remains recommended. Even in patients without any CPU-specific risk factor, self-referral bears the risk of severe or fatal pre- or in-unit events of 0.6%. However, admission should not be delayed, and self-referral might be feasible in patients with previous symptoms of preinfarction angina.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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) | 0,001 | 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