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Enregistrement W4411827997 · doi:10.3390/diagnostics15131652

Assessing Analytical Performance and Correct Classification for Cardiac Troponin Deltas Across Diagnostic Pathways Used for Myocardial Infarction

2025· article· en· W4411827997 sur OpenAlexafffundabout
Peter A. Kavsak, Sameer Sharif, Wael L. L. Demian, Wonshik Choi, Emilie P. Belley‐Côté, Jennifer Taher, Jennifer Shea, David Blank, Michael J. Knauer, Laurel Thorlacius, Joshua E. Raizman, Yun Huang, Daniel R. Beriault, Angela W.S. Fung, Paul S. F. Yip, L. Clark, Beth L. Abramson, Steven Friedman, Jesse McLaren, Paul Atkinson, Annabel Chen‐Tournoux, Neville Suskin, Marco L.A. Sivilotti, Venkatesh Thiruganasambandamoorthy, Frank Scheuermeyer, Karin H. Humphries, Kristin M. Aakre, Shawn Mondoux, Craig Ainsworth, Flávia K. Borges, Andrew Worster, Andrew D. McRae, Allan S. Jaffe

Notice bibliographique

RevueDiagnostics · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAcute Myocardial Infarction Research
Établissements canadiensUniversity of CalgaryMcGill UniversityUniversity of OttawaUniversity of British ColumbiaUniversity of ManitobaUniversity of TorontoWestern UniversitySaint John Regional HospitalUniversity of AlbertaPopulation Health Research InstituteQueen's UniversityMcMaster University
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health ResearchHamilton Health Sciences
Mots-clésInterquartile rangeMyocardial infarctionMedicinePercentileDeltaCardiologyInternal medicineConfidence intervalStatisticsMathematicsPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: In the emergency setting, many diagnostic pathways incorporate change in high-sensitivity cardiac troponin (hs-cTn) concentrations (i.e., the delta) to classify patients as low-risk (rule-out) or high-risk (rule-in) for possible myocardial infarction (MI). However, the impact of analytical variation on the delta for correct classification is unknown, especially at concentrations below and around the 99th percentile. Our objective was to assess the impact of delta variation for correct risk classification across the European Society of Cardiology (ESC 0/1 h and 0/2 h), the High-STEACS, and the common change criteria (3C) pathways. Methods: A yearlong accuracy study for hs-cTnT was performed where laboratories across Canada tested three patient-based samples (level 1 target value = 6 ng/L, level 2 target value = 9 ng/L, level 3 target value = 12 ng/L) monthly across 41 different analyzers. The assigned low-delta between levels 1 and 2 was 3 ng/L (i.e., 9 − 6 = 3 ng/L) and the assigned high-delta between levels 1 and 3 was 6 ng/L (i.e., 12 − 6 = 6 ng/L). The low- and high-deltas for each analyzer were determined monthly from the measured values, with the difference calculated from the assigned deltas. The obtained deltas were then assessed via the different pathways on correct classification (i.e., percent correct with 95% confidence intervals, CI) and using non-parametric analyses. Results: The median (interquartile range) difference between the measured versus assigned low-delta (n = 436) and high-delta (n = 439) was −1 ng/L (−1 to 0). The correct classification differed among the pathways. The ESC 0/1 h pathway yielded the lowest percentage of correct classification at 35.3% (95% CI: 30.8 to 40.0) for the low-delta and 90.0% (95% CI: 86.8 to 92.6) for the high-delta. The 3C and ESC 0/2 h pathways yielded higher and equivalent estimates on correct classification: 95.2% (95% CI: 92.7 to 97.0) for the low-delta and 98.2% (95% CI: 96.4 to 99.2) for the high-delta. The High-STEACS pathway yielded 99.5% (95% CI: 98.4 to 99.9) of correct classifications for the high-delta but only 36.2% (95% CI: 31.7 to 40.9) for the low-delta. Conclusions: Analytical variation will impact risk classification for MI when using hs-cTn deltas alone per the pathways. The 3C and ESC 0/2 h pathways have <5% misclassification when using deltas for hs-cTnT in this dataset. Additional studies with different hs-cTnI assays at concentrations below and near the 99th percentile are warranted to confirm these findings.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,012
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche, Méta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,161
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,012
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,061
Tête enseignante GPT0,389
Écart entre enseignants0,328 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2025
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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