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 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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».