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Enregistrement W4210493062 · doi:10.1093/eurheartj/ehac052

Ethnicity-dependent performance of the Global Registry of Acute Coronary Events risk score for prediction of non-ST-segment elevation myocardial infarction in-hospital mortality: nationwide cohort study

2022· article· en· W4210493062 sur OpenAlexaff
Saadiq Moledina, Evangelos Kontopantelis, Harindra C. Wijeysundera, Shrilla Banerjee, Harriette G.C. Van Spall, Chris P Gale, Benoy N. Shah, Mohamed O. Mohamed, Clive Weston, Ahmad Shoaib, Mamas A. Mamas

Notice bibliographique

RevueEuropean Heart Journal · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAcute Myocardial Infarction Research
Établissements canadiensHealth Sciences CentreMcMaster UniversityPopulation Health Research InstituteUniversity of TorontoSunnybrook Health Science Centre
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineConfidence intervalMyocardial infarctionEthnic groupInternal medicineFramingham Risk ScoreReceiver operating characteristicAcute coronary syndromeDemographyCohortCardiologyDisease

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Aims The Global Registry of Acute Coronary Events (GRACE) score was developed to evaluate risk in patients with the acute coronary syndrome with or without ST-segment elevation. Little is known about its performance at predicting in-hospital mortality for ethnic minority patients. Methods and results We identified 326 160 admissions with non-ST-segment elevation myocardial infarction (NSTEMI) in the Myocardial Infarction National Audit Project (MINAP), 2010–17, including White (n = 299 184) and ethnic minorities (excluding White minorities) (n = 26 976). We calculated the GRACE score for in-hospital mortality and assessed ethnic group baseline characteristics by low, intermediate and high risk. The performance of the GRACE risk score was estimated by discrimination [area under the receiver operating characteristic curve (AUC)] and calibration (calibration plots). Ethnic minorities presented younger and had increased prevalence of cardiometabolic risk factors in all GRACE risk groups. The GRACE risk score for White [AUC 0.87, 95% confidence interval (CI) 0.86–0.87] and ethnic minority (AUC 0.87, 95% CI 0.86–0.88) patients had good discrimination. However, whilst the GRACE risk model was well calibrated in White patients (expected to observed (E : O) in-hospital death rate ratio 0.99; slope 1.00), it overestimated risk in ethnic minority patients (E : O ratio 1.29; slope: 0.94). Conclusion The GRACE risk score provided good discrimination overall for in-hospital mortality, but was not well calibrated and overestimated risk for ethnic minorities with NSTEMI. Key question Does the performance of the Global Registry of Acute Coronary Events (GRACE) (v2.0) score in predicting in-hospital mortality for non-ST-segment elevation myocardial infarction (NSTEMI) differ by ethnicity? Key finding The GRACE risk score provided good discrimination overall for in-hospital mortality but was not well calibrated and overestimated risk for ethnic minority patients with NSTEMI. Take-home message Ethnicity or race should be considered during the development of risk scoring systems. Existing systems can be recalibrated in the population they serve to better address risk.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,489

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,032
Tête enseignante GPT0,326
Écart entre enseignants0,294 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations31
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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