Evaluation of Thrombomodulin, Heart-Type Fatty-Acid-Binding Protein, Pentraxin-3 and Galectin-3 Levels in Patients with Myocardial Infarction, with and Without ST Segment Elevation
Notice bibliographique
Résumé
Background: Medical history, ECG findings and cardiac markers are used in the diagnosis of myocardial infarction (MI). Biomarkers used especially for the diagnosis of MI include high-sensitivity troponins (hsTns), creatine kinase-MB (CK-MB), lactate dehydrogenase (LDH), myoglobin, cardiac myosin-binding protein C and new cardiac biomarkers. This study evaluated the levels of serum thrombomodulin (TM), heart-type fatty-acid-binding protein (H-FABP), pentraxin-3 (PTX-3) and galectin-3 (Gal-3) to determine their utility in distinguishing between ST-elevation myocardial infarction (STEMI) and non-ST-elevation myocardial infarction (NSTEMI). Methods: This study included a total of 180 patients (90 patients with acute STEMI and 90 patients with NSTEMI) who presented to the Gaziosmanpaşa Training and Research Hospital, Cardiovascular Surgery and Emergency Department, with ischemic chest pain lasting longer than 30 min. Ninety healthy volunteers were included as the control group. Results: Serum levels of N-terminal pro-brain natriuretic peptide (NT-proBNP), TM, H-FABP, PTX-3 and Gal-3 were significantly different across the STEMI, NSTEMI and control groups (p < 0.001). Strong positive correlations were observed between NT-proBNP and TM, H-FABP, PTX-3 and Gal-3 in the STEMI group. ROC analysis demonstrated excellent diagnostic accuracy for these biomarkers in distinguishing STEMI from NSTEMI and control groups. Conclusions: Vascular inflammation plays an important role in the pathophysiology of STEMI and NSTEMI. A comprehensive cardiac biomarker panel enhances diagnostic accuracy and risk stratification, particularly when distinguishing between STEMI and NSTEMI. The biomarkers hs-TnI, CK-MB, NT-proBNP, TM, H-FABP, PTX-3 and Gal-3 offer complementary information when used together as a panel. Further research and validation are essential to establish standardized protocols for their widespread use.
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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 | 0,004 | 0,002 |
| 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 ».