Outcomes and Management When Using High-sensitivity Versus Conventional Cardiac Troponin in Patients with Acute Chest Pain: A Meta-analysis
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND Cardiac troponin (cTn) measurement is pivotal in diagnosing and managing chest pain. High-sensitivity cTn (hs-cTn) assays are slowly supplanting conventional cardiac troponin (c-cTn) use, allowing earlier identification of high-risk patients and diagnosis of myocardial infarction (MI). This improved sensitivity is said to come at the cost of reduced specificity for MI. However, there is a paucity of data regarding the exact impact of this change in patient management and outcomes. OBJECTIVES To compare outcomes and management of patients with chest pain when using hs-cTn versus c-cTn assays as part of the diagnostic and therapeutic strategy. METHODS We conducted a systematic search of studies in all languages across various databases. Inclusion criteria for studies were (1) observational or randomized trials, (2) included adult patients presenting with chest pain, (3) use of hs-cTn or c-cTn in diagnosis, (3) reported data on any of the pre-defined outcomes. The primary outcome was all-cause mortality and secondary outcomes were major adverse cardiovascular events (MACE), MI following index admission, coronary angiography, and revascularization. Study quality was appraised using the Cochrane Tool for Assessing Risk of Bias for randomized trials and the Newcastle-Ottawa Quality Assessment scale for observational studies. Outcomes were analyzed using Review Manager (RevMan) 5.3, employing Mantel-Haenszel analysis of random effects to compute for relative risk and odds ratio. RESULTS Pooled analysis from 5 studies showed that among patients with chest pain, those for whom hs-cTn over c-cTn was used had no difference in all-cause mortality (RR 1.01, 95% CI 0.92-1.12, p=0.82, I2=0%), a significant decrease in MI (RR 0.74, 95% CI 0.63-0.87, p=0.0003) and a trend towards increase in MACE (RR 1.08, 95% CI 1.00-1.16, p=0.04, I2=0%). They were more likely to undergo coronary angiogram (OR 1.52, 95% CI 1.02-2.28, p=0.04) and revascularization (OR 1.34, 95% CI 1.03-1.75, p=0.03). CONCLUSION Use of hs-cTn over conventional cTn led to higher rates of coronary angiography and revascularization, with no reduction in all-cause mortality and no significant MACE reduction.
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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 | 0,019 | 0,036 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,004 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,026 | 0,073 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,005 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».