A Feasibility Study for CODE-MI: High-Sensitivity Cardiac Troponin - Optimizing the Diagnosis of Acute Myocardial Infarction/Injury in Women.
Notice bibliographique
Résumé
ObjectivesThis feasibility study was conducted to inform the design and power evaluation of CODE-MI, a pan-Canadian trial evaluating the impact of using the female-specific 99th-percentile threshold for high-sensitivity cardiac troponin (hs-cTn) on the diagnosis, treatment and outcomes of women presenting to the emergency department with symptoms suggestive for myocardial ischemia. ApproachCODE-MI is a multi-center, stepped-wedge cluster randomized trial. The cohort and outcomes will be obtained from routinely collected administrative data. Using linked administrative data from 11 hospitals in Ontario from 2014/10 to 2017/09, this feasibility study obtained the following estimates: number of eligible patients, i.e., women presenting to the emergency department with symptoms suggestive of myocardial ischemia and a 24-hour peak hs-cTn value within the female-specific and overall thresholds (i.e. primary cohort); the rate of the 1-year composite outcome of all-cause mortality, re-admission for non-fatal myocardial infarction, incident heart failure, or emergent/urgent coronary revascularization. Study power was evaluated via simulations. ResultsOverall, 2,073,849 emergency department visits were assessed. Among women, chest pain (with or without cardiac features) and shortness of breath were the most common complaints associated with a diagnosis of acute coronary syndrome. An estimated 7.7% of women with these complaints are eligible for inclusion in the primary cohort. The rate of the 1-year outcome in the primary cohort varied significantly across hospitals with a median rate of 12.2% (95%CI: 7.9%-17.7%). With 30 hospitals, randomized at 5-month intervals in 5 steps, approximately 19,600 women are expected to be included in CODE-MI, resulting in >82% power to detect a 20% decrease in the odds of the primary outcome at a 0.05 significance level. ConclusionRoutinely collected administrative health data serve as a rich and essential resource for conducting pragmatic trials assessing process change, such as CODE-MI. We demonstrated the strength of using linked administrative health data to guide the design of pragmatic clinical trials and accurately evaluate the study power.
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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 | 0,045 | 0,063 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».