Using logistic regression models to investigate the effects of high-sensitivity cardiac troponin T confounders on ruling in acute myocardial infarction
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: Confounding factors, including sex, age, and renal dysfunction, affect high-sensitivity cardiac troponin T (hs-cTnT) concentrations and the acute myocardial infarction (AMI) diagnosis. This study assessed the effects of these confounders through logistic regression models and evaluated the diagnostic performance of an optimized, integrated prediction model. METHODS: This retrospective study included a primary derivation cohort of 18,022 emergency department (ED) patients at a US medical center and a validation cohort of 890 ED patients at a Canadian medical center. Hs-cTnT was measured with 0/3 h sampling. The primary outcome was index AMI diagnosis. Logistic regression models were optimized to predict AMI using delta hs-cTnT and its confounders as covariates. The diagnostic performance of model cutoffs was compared to that of the hs-cTnT delta thresholds. Serial logistic regressions were carried out to evaluate the relationship between covariates. RESULTS: The area under the curve of the best-fitted model was 0.95. The model achieved a 90.0% diagnostic accuracy in the validation cohort. The optimal model cutoff yielded comparable performance (90.5% accuracy) to the optimal sex-specific delta thresholds (90.3% accuracy), with 95.8% agreement between the two diagnostic methods. Serial logistic regressions revealed that delta hs-cTnT played a more predominant role in AMI prediction than its confounders, among which sex is more predictive of AMI (total effect coefficient 1.04) than age (total effect coefficient 0.05) and eGFR (total effect coefficient -0.008). CONCLUSIONS: The integrated prediction model incorporating confounding factors does not outperform hs-cTnT delta thresholds. Sex-specific hs-cTnT delta thresholds remain to provide the highest diagnostic accuracy.
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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 | 0,021 | 0,047 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».