Role and relevance of risk stratification models in the modern-day management of non-ST elevation acute coronary syndromes
Notice bibliographique
Résumé
We summarise the international guidelines surrounding risk stratification as well as discuss new emerging data for future development of a new risk model in the management of patients with non-ST segment elevation acute coronary syndrome (NSTE-ACS). NSTE-ACS accounts for the bulk of acute coronary syndrome presentations in the UK, but management strategies in this group of patients have remained a subject of debate for decades. Patients with NSTE-ACS represent a heterogeneous population with a wide variation in short-term and long-term clinical outcomes, which makes a uniform, standardised treatment approach ineffective and inappropriate. Studies in the modern era have provided some guidance in treating this subset of patients: the provision of early, more potent therapies has been shown to improve outcomes in patients at a particularly elevated risk of adverse outcomes. International guidelines recommend adopting an individualised treatment approach through the use of validated risk prediction models to identify such patients at high risk of adverse outcomes. The present available evidence, however, is based on dated demographics, different diagnostic thresholds and outdated therapies. In particular, the evidence has limited applicability to female patients and older people with frailty. Moreover, the current risk models do not capture key prognostic variables, leading to an inaccurate estimation of patients' baseline risk and subsequent mistreatment. Therefore, the current risk models are no longer fit for purpose and there is a need for risk prediction scores that account for different population demographics, higher sensitivity troponin assays and contemporary treatment options.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».