MétaCan
Menu
← Retour à la cohorte
Enregistrement W821518461 · doi:10.1139/y06-102

Insights into the change in brain natriuretic peptide after ST-elevation myocardial infarction (STEMI): why should it be better than baseline?This paper is one of a selection of papers published in this Special Issue, entitled Young Investigators' Forum.

2007· article· en· W821518461 sur OpenAlexafffundvenue
Justin A. Ezekowitz, Pierre Théroux, Robert C. Welsh, Iqbal Bata, John G. Webb, Paul W. Armstrong

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Physiology and Pharmacology · 2007
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueHeart Failure Treatment and Management
Établissements canadiensUniversity of Alberta HospitalUniversity of AlbertaUniversity of British ColumbiaMontreal Heart InstituteDalhousie University
Organismes subventionnairesEli Lilly CanadaInstitut de Cardiologie de MontréalUniversity of Alberta
Mots-clésMedicineInternal medicineInterquartile rangeCardiologyMyocardial infarctionBrain natriuretic peptideClinical endpointNatriuretic peptideSurrogate endpointCreatine kinaseHeart failureInfarctionClinical trial

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

While baseline N-terminal brain natriuretic peptide (NT-proBNP) is useful in the prognosis of acute ST-elevation myocardial infarction (STEMI), it is unclear whether a relationship exists between serial NT-proBNP, reperfusion success, and prognosis. We prospectively defined a NT-proBNP analysis in the WEST (Which Early ST-elevation myocardial infarction Therapy) trial that enrolled 304 acute STEMI patients. NT-proBNP (pg/mL) was measured at baseline prior to treatment (n=258) and 72 to 96 h (n=247) and 30 days (n=221) after treatment (Delta NT-proBNP=72 h value - the baseline NT-proBNP). Reperfusion success was measured by ST-segment resolution at 180 min, infarct size by peak creatine kinase (CK) during the first 24 h, and QRS score at discharge (QRSd). The primary endpoint was a 30 day clinical composite. The ability of either baseline NT-proBNP or Delta NT-proBNP to predict the primary endpoint was compared using single-variable logistic regression and the c-statistic. Median (interquartile range) NT-proBNP in pg/mL was 87 (39-316) at baseline, 864 (338-1857) at 72 h, and 585 (264-1212) at 30 days. ST resolution was inversely correlated with Delta NT-proBNP (r=-0.23, p=0.002) and 30 day NT-proBNP (30 day NT-proBNP 1016, 828, and 397 for <30%, 30%-70%, >or=70% STR, respectively, p<0.001). Infarct size was correlated with Delta NT-proBNP by CK (r=0.41, p<0.001) and QRSd (r=0.31, p<0.001); the 30 day NT-proBNP relationship was similar for CK (r=0.48, p<0.001) and QRSd (p=0.003). The baseline NT-proBNP was associated with an increased 30-day composite endpoint (Q1, 19%; Q2, 20%; Q3, 15%; Q4, 38%; p=0.03 for trend) as was Delta NT-proBNP (Q1, 16%; Q2, 18%; Q3, 19%; Q4, 37%; p=0.009 for trend). The c-statistic for baseline, 72 to 96 h, and Delta NT-proBNP was 0.59, 0.61, and 0.62 for the 30-day composite and 0.64, 0.62, and 0.62 for the 90-day composite, respectively. Delta NT-proBNP clearly predicts short-term adverse cardiac events and is superior to baseline NT-proBNP, but similar to the 72 to 96 h NT-proBNP in predicting clinical events after STEMI. This likely reflects the variability in NT-proBNP at presentation and the ability to integrate subsequent important physiologic sequelae of STEMI such as reperfusion and infarct size.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,016
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,037
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,016
Score d'incertitude au seuil0,083

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0160,037
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0030,003
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0020,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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 Opus0,018
Tête enseignante GPT0,276
Écart entre enseignants0,258 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations10
Publié2007
Routes d'admission3
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueCanadian Journal of Physiology and Pharmacology→Même sujetHeart Failure Treatment and Management→Travaux en français237 207→