Cardiac Biomarkers, Echocardiography, and Outpatient Cardiac Monitoring for Evaluation of Emergency Department Patients With Syncope: A Systematic Review and Analysis of Direct Evidence for <scp>SAEM GRACE</scp>
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Syncope places a significant burden on emergency departments (EDs), often prompting extensive testing to exclude life-threatening conditions. However, the diagnostic utility of troponin, B-type natriuretic peptide (BNP), transthoracic echocardiography (TTE), and outpatient cardiac monitoring remains unclear. METHODS: This systematic review assessed the diagnostic accuracy of these tests in adults presenting with syncope. The research question was: In ED patients with syncope, does TTE, cardiac biomarkers (troponin, BNP), or outpatient arrhythmia monitoring, compared with no testing, improve outcomes within 30 days? Primary outcomes included adverse events (death, arrhythmias, structural/ischemic heart disease, and select non-cardiac causes such as pulmonary embolism or aortic dissection) for biomarkers and diagnostic yield for TTE and monitoring. Sensitivity, specificity, and likelihood ratios (LR+ and LR-) were calculated for biomarkers, while diagnostic yield with 95% CI was reported for TTE and monitoring. Risk of bias was assessed using JBI and QUADAS-2. RESULTS: > 90%) precluded meta-analysis. For BNP, LR+ ranged 1.4-47 and LR- 0.06-0.4; for troponin, LR+ 1.9-11.2 and LR- 0.2-0.9. TTE diagnostic yield was 0%-29% overall and 8%-28% in high-risk groups. Outpatient monitoring yielded 1%-59% overall and 12%-42% in high-risk patients. CONCLUSION: In ED patients with syncope, the diagnostic accuracy and yield of cardiac biomarkers, TTE, and outpatient monitoring show substantial variability, largely due to differences in patient populations, outcome measures, and study methodologies. Based on the existing evidence, these modalities in isolation cannot be recommended for routine use in syncope evaluation. Among these tests, the diagnostic yield of TTE and outpatient monitoring is greater in patients with cardiac risk factors and could potentially contribute to a more accurate diagnosis.
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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 | 0,006 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,009 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| 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 ».