Development of a Novel Risk-Prediction Tool for Emergency Department Patients with Symptoms of Coronary Artery Disease: A Research Study Protocol
Notice bibliographique
Résumé
Patients with chest pain and symptoms of acute coronary syndromes account for > 600,000 emergency department (ED) visits annually in Canada. Of these patients, 85% do not have acute coronary syndromes, and most are discharged from the ED after a thorough evaluation. However, a large proportion of these patients are referred for outpatient cardiac testing after ED discharge, even though their short-term risk of major adverse cardiac events (MACE), including death, new myocardial infarction, and need for revascularization, is very small. These referrals contribute to substantial low-value healthcare utilization, and limit access for those patients who are more likely to benefit from objective testing.Existing risk-prediction tools-developed prior to the advent of new high-sensitivity cardiac troponin assays-were derived in nonrepresentative populations, and when applied to ED patients with low cardiac troponin concentrations, systematically overestimate the short-term risk of MACE.This multicentre prospective cohort study will enroll ED patients with chest pain to derive and validate a novel risk prediction tool that distinguishes patients at low risk of MACE who do not require further cardiac testing from those who may benefit from additional cardiac testing. We will enroll 6500 patients in 13 Canadian EDs and prospectively follow them to ascertain a primary outcome of MACE within 30 days after their index ED encounter. The risk-prediction tool developed in this project will guide the safe, efficient, and appropriate referral of ED patients with chest pain. Clinical Trial Registration: NCT06743672.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».