Analytical Error of Cardiac Troponin and Impact on the Performance of Accelerated Diagnostic Protocols in Patients with Acute Chest Pain
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: This study simulates how assay-specific bias influences the diagnostic performance of 0/1-h accelerated diagnostic protocols (ADPs) for 3 different high-sensitivity cardiac troponin (hs-cTn) assays. METHODS: We included 1493 patients presenting with chest pain. hs-cTnT (Roche Diagnostics), hs-cTnI from Abbott Diagnostics (hs-cTnI-A), and Siemens Healthineers (hs-cTnI-S) were measured at admission. The absolute total error observed in a state-of-the-art EQA study were added to the admission concentrations, producing 6 new variables being adjusted for maximum possible bias (if analytical variation is 0) (+biasmean, +biasmax95%CI, +biasmin95%CI, -biasmean, -biasmax95%CI, -biasmin95%CI). The influence of this "worst-case scenario" bias was compared after calculating sensitivity, specificity, negative and positive predictive values, and rule-out proportion for 30-day myocardial infarction or death for the observed and bias-adjusted hs-cTn concentrations. RESULTS: For 0-h rule-out, hs-cTnI-S and hs-cTnT had a sensitivity of >99.0%, compared to 97.7% for hs-cTnI-A. After adding the bias, sensitivity was unchanged for hs-cTnI-S (99.5%), but lower for hs-cTnT (95.5%), and hs-cTnI-A (96.2%). For the 0-/1-h algorithm, adding bias reduced sensitivity to 95.5% for hs-cTnT, while both hs-cTnI algorithms were unchanged (100.0%). Rule-out proportions for 0 h ranged from 0% to 60.0% for hs-cTnT, 28.2%-62.7% for hs-cTnI-A, and 3.5%-35.5% for hs-cTnI-S. For the 0-/1-h algorithm, ranges were 57.7%-75.8% (hs-cTnT), 52.8%-67.5% (hs-cTnI-A), and 45.7%-61.2% (hs-cTnI-S). CONCLUSION: Analytical bias of hs-cTn assays affects the clinical rule-out rate of the 0/1-h ADPs more than the diagnostic sensitivity. Bias may have a greater influence on the proportion of patients requiring hospital admission and may contribute to the heterogeneity of the reported rule-out rates of current ADPs. ClinicalTrials.gov Registration Number: NCT02620202.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| 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 | 0,001 |
| 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 ».