The prehospital electrocardiogram in suspected acute coronary syndrome
Bibliographic record
Abstract
Le syndrome coronarien aigu (angor instable et infarctus du myocarde) est le plus souvent associé à un rétrécissement d'une artère coronaire, entraînant une irrigation sanguine insuffisante (ischémie) du muscle cardiaque. Il importe de le diagnostiquer et de le traiter promptement. Dans les cas d'infarctus aigu du myocarde avec élévation du segment ST (IAMEST) à l'électrocardiogramme (ECG), l'administration rapide d'un traitement de reperfusion est essentielle à la survie. Des stratégies d'ECG préhospitaliers sont implantées à travers le Québec afin de réduire le délai de traitement de l'IAMEST, mais, dans cette province, les techniciens ambulanciers ne sont pas autorisés à interpréter les ECG. Les objectifs de cette thèse étaient (1) d'examiner la validité diagnostique de l'interprétation informatisée de l'ECG préhospitalier; (2) d'estimer le délai additionnel passé « sur place » par le personnel ambulancier pour réaliser les ECG préhospitaliers; et (3) d'examiner les similarités et les différences observées dans l'information fournie par des paires d'ECG préhospitalier et intrahospitalier initial. À ces fins, nous avons utilisé les données sur 1560 patients ayant eu recours aux services de l'entreprise d'ambulances Urgences-santé au cours de la période 2005-2006 dans la région métropolitaine de Montréal et de Laval. Grâce à un modèle bayésien de classe latente, nous avons procédé à une analyse statistique inédite dans la littérature en incorporant trois tests simultanément (interprétation des ECG informatisée et par des cardiologues, et diagnostic hospitalier) et en assumant que ceux-ci n'étaient pas parfaitement justes. La sensibilité et la spécificité de l'ordinateur pour la détection d'une « vrai » élévation du segment ST sur l'ECG préhospitalier ont été estimées à 78,8 % (intervalle de crédibilité à 95 % : 68,6-87,3 %) et 98,9 % (98,2-99,4 %), respectivement. La sensibilité et la sp
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.001 | 0.006 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.000 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.000 |
| Open science | 0.000 | 0.000 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.002 | 0.000 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".