Adding stress biomarkers to high-sensitivity cardiac troponin for rapid non-ST-elevation myocardial infarction rule-out protocols
Notice bibliographique
Résumé
AIMS: This study tested the hypothesis that combining stress-induced biomarkers (copeptin or glucose) with high-sensitivity cardiac troponin (hs-cTn) increases diagnostic accuracy for non-ST-elevation myocardial infarction (NSTEMI) in patients presenting to the emergency department. METHODS AND RESULTS: The ability to rule-out NSTEMI for combinations of baseline hs-cTnT or hs-cTnI with copeptin or glucose was compared with the European Society of Cardiology (ESC) hs-cTnT/I-only rule-out algorithms in two independent (one Norwegian and one international multicentre) diagnostic studies. Among 959 patients (median age 64 years, 60.5% male) with suspected NSTEMI in the Norwegian cohort, 13% had NSTEMI. Adding copeptin or glucose to hs-cTnT/I as a continuous variable did not improve discrimination as quantified by the area under the curve {e.g. hs-cTnT/copeptin 0.91 [95% confidence interval (CI) 0.89-0.93] vs. hs-cTnT alone 0.91 (95% CI 0.89-0.93); hs-cTnI/copeptin 0.85 (95% CI 0.82-0.87) vs. hs-cTnI alone 0.93 (95% CI 0.91-0.95)}, nor did adding copeptin <9 mmol/L or glucose <5.6 mmol/L increase the sensitivity of the rule-out provided by hs-cTnT <5 ng/L or hs-cTnI <4 ng/L in patients presenting more than 3 h after chest pain onset (target population in the ESC-0 h-algorithm). The combination decreased rule-out efficacy significantly (both P < 0.01). These findings were confirmed among 1272 patients (median age 62 years, 69.3% male) with suspected NSTEMI in the international validation cohort, of which 20.7% had NSTEMI. A trend towards increased sensitivity for the hs-cTnT/I/copeptin combinations (97-100% vs. 91-97% for the ESC-0 h-rule-out cut-offs) was observed in the Norwegian cohort. CONCLUSION: Adding copeptin or glucose to hs-cTnT/I did not increase diagnostic performance when compared with current ESC guideline hs-cTnT/I-only 0 h-algorithms.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,031 | 0,063 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».