Development and validation of a decision support tool for the diagnosis of acute heart failure: systematic review, meta-analysis, and modelling study
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: To evaluate the diagnostic performance of N-terminal pro-B-type natriuretic peptide (NT-proBNP) thresholds for acute heart failure and to develop and validate a decision support tool that combines NT-proBNP concentrations with clinical characteristics. DESIGN: Individual patient level data meta-analysis and modelling study. SETTING: Fourteen studies from 13 countries, including randomised controlled trials and prospective observational studies. PARTICIPANTS: Individual patient level data for 10 369 patients with suspected acute heart failure were pooled for the meta-analysis to evaluate NT-proBNP thresholds. A decision support tool (Collaboration for the Diagnosis and Evaluation of Heart Failure (CoDE-HF)) that combines NT-proBNP with clinical variables to report the probability of acute heart failure for an individual patient was developed and validated. MAIN OUTCOME MEASURE: Adjudicated diagnosis of acute heart failure. RESULTS: Overall, 43.9% (4549/10 369) of patients had an adjudicated diagnosis of acute heart failure (73.3% (2286/3119) and 29.0% (1802/6208) in those with and without previous heart failure, respectively). The negative predictive value of the guideline recommended rule-out threshold of 300 pg/mL was 94.6% (95% confidence interval 91.9% to 96.4%); despite use of age specific rule-in thresholds, the positive predictive value varied at 61.0% (55.3% to 66.4%), 73.5% (62.3% to 82.3%), and 80.2% (70.9% to 87.1%), in patients aged <50 years, 50-75 years, and >75 years, respectively. Performance varied in most subgroups, particularly patients with obesity, renal impairment, or previous heart failure. CoDE-HF was well calibrated, with excellent discrimination in patients with and without previous heart failure (area under the receiver operator curve 0.846 (0.830 to 0.862) and 0.925 (0.919 to 0.932) and Brier scores of 0.130 and 0.099, respectively). In patients without previous heart failure, the diagnostic performance was consistent across all subgroups, with 40.3% (2502/6208) identified at low probability (negative predictive value of 98.6%, 97.8% to 99.1%) and 28.0% (1737/6208) at high probability (positive predictive value of 75.0%, 65.7% to 82.5%) of having acute heart failure. CONCLUSIONS: In an international, collaborative evaluation of the diagnostic performance of NT-proBNP, guideline recommended thresholds to diagnose acute heart failure varied substantially in important patient subgroups. The CoDE-HF decision support tool incorporating NT-proBNP as a continuous measure and other clinical variables provides a more consistent, accurate, and individualised approach. STUDY REGISTRATION: PROSPERO CRD42019159407.
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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 | 0,083 | 0,135 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,004 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,017 | 0,054 |
| Bibliométrie | 0,008 | 0,008 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».