The use of biomarkers to identify and prognosticate patients with a type 2 myocardial infarction (T2MI): a systematic review
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background Myocardial infarction (MI) occurs when cardiac cells lack sufficient oxygen, leading to intracellular changes and eventual necrosis and death. However, differentiating type 1 myocardial infarction (T1MI) from type 2 myocardial infarction (T2MI) can be challenging based on clinical variables alone. Purpose We aimed to explore the utility of novel and traditional biomarkers to discriminate between T1MI and T2MI, and provide additional prognostic information. Methods A systematic review of observational studies and randomized controlled trials that examined the discriminatory or prognostic roles of either traditional cardiac biomarkers or non-traditional biomarkers was undertaken. Data sources included PubMed, SCOPUS, Web of Science, Embase, and ClinicalTrials.gov, and were last searched on November 15, 2024. All study types evaluating the ability of biomarkers to help discriminate between T1MI and T2MI and the prognostic utility of these identified biomarkers are reported. Results 28 studies with 15,892 individuals with T2MI were included. Of 12 studies that examined traditional cardiac biomarkers (troponin, creatinine kinase, and b-type natriuretic peptide), the ability to discriminate between T1MI and T2MI ranged from an area under the curve (AUC) of 0.61-0.71. Patients with T2MI exhibited significantly lower baseline values, peaks, and relative changes across all traditional cardiac biomarkers, however, with only fair discrimination. Studies that added traditional cardiac biomarkers to clinical variables (n = 4) demonstrated a diagnostic accuracy AUC of 0.71-0.82. The prognostic value of these biomarkers was infrequently assessed (n=4) and inconsistently demonstrated a correlation with subsequent cardiovascular events. Studies including non-traditional biomarkers (n=12) demonstrated that various markers of inflammation (CRP, procalcitonin), hemodynamic stress (MR-proANP, myosin-binding protein-C), and endothelial dysfunction (CT-proET1) generally demonstrate fair diagnostic accuracy. However, when combined in a multi biomarker model (with or without clinical variables), can achieve excellent discriminatory ability (AUC 0.82-0.92). CRP was consistently elevated in T2MI, and the CRP/troponin ratio had high specificity (90%) in discriminating between T2MI over T1MI. Among studies exploring non-traditional biomarkers, prognostic utility was infrequently assessed. Conclusion Integrating novel biomarkers, metabolomic profiles and proteomic profiles in clinical assessments may aid in the diagnosis and prognostication of T2MI. Identifying these novel biomarkers is crucial for improving diagnostic accuracy and guiding treatment strategies to optimize patient outcomes with T2MI.PRISMA Diagram Potential Biomarkers for T2MI
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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 | 0,007 | 0,039 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,009 | 0,007 |
| Bibliométrie | 0,012 | 0,012 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».