Accelerated diagnostic pathways for myocardial infarction using a Siemens High-Sensitivity cardiac troponin I assay
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Few studies have comprehensively examined high-sensitivity cardiac troponin I (hs-cTnI) based diagnostic pathways for myocardial infarction (MI) in early presenters using a Siemens ADVIA Centaur hs-cTnI assay. METHODS: We conducted a prospective multicenter cohort study in Emergency Departments involving 414 patients suspected of MI within 6 h of symptom onset. We evaluated three hs-cTnI-based pathways (High-STEACS, ESC 0/1-h, 0/2-h); and four pathways incorporating medical history and physical findings (ADAPT, EDACS, HEART, GRACE). We evaluated negative predictive value (NPV) and sensitivity as safety measures, and percentage ruled out as an efficiency measure for a primary outcome of type 1 myocardial infarction or cardiac death within 30 days. RESULTS: Median age was 72 years (interquartile range 58-82), and 30.4 % (126/414) of patients were over 80. Females comprised 44.2 % (183/414) of patients, 87.7 % (363/414) had chest pain, and the primary outcome occurred in 9.2 % (38/414). The High-STEACS pathway ruled out 62.0 % of patients without missing a case of an MI. The ESC 0/1-h and 0/2-h pathways showed high NPV and sensitivities; however, they ruled out fewer patients (35.9 % and 45.2 %, respectively). The ADAPT, EDACS, and HEART pathways demonstrated high NPV and sensitivities but ruled out fewer patients (15-27 %). The GRACE pathway missed 2 cases with primary clinical outcomes. Among patients over 80 without MI, initial hs-cTnI concentration was ≥ 3 ng/L in 99.1 % and ≥ 5 ng/L in 84.1 %. CONCLUSIONS: The High-STEACS pathway was the most efficient among the hs-cTnI-based pathways while maintaining excellent safety performance in early presenters.
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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 | 0,005 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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 ».