Kabar

YPE html PUBLIC “-//W3C//DTD XHTML+RDFa 1.0//EN” “http://www.w3.org/MarkUp/DTD/xhtml-rdfa-1.dtd”>
Tujuan Kanggo ngevaluasi kinerja diagnostik saka N-terminal B-jinis natriuretic peptide prekursor (NT-proBNP) batesan ing gagal jantung akut, lan kanggo berkembang lan ngesyahke alat support kaputusan sing nggabungke konsentrasi NT-proBNP karo pratandha klinis.
Nindakake 14 studi saka 13 negara, kalebu uji coba sing dikontrol kanthi acak lan studi observasional prospektif.
Data tingkat peserta individu saka 10 nganti 369 pasien sing dicurigai gagal jantung akut dikumpulake kanggo meta-analisis kanggo ngira potongan NT-proBNP.Alat dhukungan keputusan (Kolaborasi Diagnosis lan Evaluasi Gagal Jantung (CoDE-HF)), sing nggabungake NT-proBNP karo variabel klinis kanggo nglaporake kemungkinan gagal jantung akut ing pasien individu, wis dikembangake lan divalidasi.
Asil.Sakabèhé, 43.9% (4549/10~369) pasien didiagnosa gagal jantung akut (73.3% (2286/3119) lan 29.0% (1802/6208) pasien kanthi lan tanpa gagal jantung sadurunge).ambang cut-off sing disaranake manajemen 300 pg / mL nduweni nilai prediktif negatif 94,6% (interval kapercayan 95%, 91,9% nganti 96,4%); sanajan nggunakake ambang aturan tartamtu ing umur, nilai prediksi positif beda-beda ing 61,0% (55,3% nganti 66,4%), 73,5% (62,3% nganti 82,3%), lan 80,2% (70,9% nganti 87,1%), ing pasien umur. <50 taun, 50-75 taun, lan> 75 taun, mungguh. sanajan nggunakake ambang aturan tartamtu umur, nilai prediksi positif beda-beda ing 61,0% (55,3% nganti 66,4%), 73,5% (62,3% nganti 82,3%), lan 80,2% (70,9% nganti 87,1%), ing pasien. umur <50 taun, 50-75 taun, lan> 75 taun, mungguh. Несмотря на использование возрастных порогов правил, положительная прогностическая ценность варьировала варьировала в 61,0%, 2% от в 61,0%, 2% от в 61,0%, 3% от , 6% (saka 70,9% dadi 87,1%) saka wêdakakêna <50 лет, 50-75 лет lan > 75 лет соответственно. Sanajan nggunakake ambang umur ing aturan kasebut, nilai prediksi positif beda-beda ing 61,0% (saka 55,3% dadi 66,4%), 73,5% (saka 62,3% dadi 82,3%) lan 80,2% (saka 70,9% nganti 87,1%) ing pasien. umur <50 taun, 50-75 taun lan> 75 taun.Sanajan nggunakake ambang umur ing aturan kasebut, ing antarane pasien lawas, nilai prediksi positif yaiku 61,0% (kisaran 55,3% nganti 66,4%), 73,5% (kisaran 62,3% nganti 82,3%) lan 80,2% (saka 70,9%). % kanggo 87,1%).) owah-owahan antarane. <50 岁, 50-75 岁和>75 岁. <50,50-75>75. <50 лет, 50-75 лет lan > 75 лет. <50 taun, 50-75 taun lan> 75 taun.Manifestasi klinis beda-beda ing pirang-pirang subkelompok, utamane ing klompok obesitas, insufficiency ginjel, utawa riwayat gagal jantung.CoDE-HF dikalibrasi kanthi apik lan nduweni diskriminasi sing apik ing antarane pasien kanthi lan tanpa riwayat gagal jantung (area ing kurva operasi panrima 0.846 (0.830 nganti 0.862) lan 0.925 (0.919 nganti 0.932), lan skor Brier 0.130 lan 0,099).).Ing pasien tanpa gagal jantung sadurunge, diagnosis konsisten ing kabeh subkelompok kanthi probabilitas kurang 40,3% (2502/6208) (nilai prediktif negatif 98,6%, 97,8% nganti 99,1%) lan 28,0% (1737/6208) kemungkinan gagal jantung akut dhuwur (nilai prediksi positif 75,0%, 65,7% nganti 82,5%).
Kesimpulan Ing evaluasi kolaborasi internasional babagan kinerja diagnostik NT-proBNP, ambang sing disaranake ing pedoman kanggo diagnosa gagal jantung akut beda-beda ing antarane subkelompok pasien sing penting.Alat Dhukungan Keputusan CoDE-HF nggabungake NT-proBNP dadi pangukuran terus-terusan lan variabel klinis liyane, nyedhiyakake pendekatan sing luwih konsisten, akurat lan pribadi.
Saklawasé 1 yuta wong ing Inggris nandhang gagal jantung lan prevalensi samesthine bakal mundhak udakara 50% sajrone 25 taun sabanjure amarga populasi sing tuwa.1 Gagal jantung akut dekompensasi nyebabake 5% kabeh rawat inap sing ora direncanakake.2 Diagnosis akurat lan pas wektune gagal jantung akut bisa dadi tantangan, lan pedoman nasional lan internasional nyaranake tes peptida natriuretik kanggo mbantu diagnosa.345678 Senadyan rekomendasi kasebut, pangujian prekursor peptida natriuretik tipe-N terminal B (NT-proBNP) durung ditindakake kanthi rutin, sebagian amarga kuwatir babagan kegunaan klinis ing jagad nyata.Pasinaon sing nyelidiki kinerja diagnostik NT-proBNP utamane ditindakake ing kelompok pasien sing dipilih sing relatif cilik, sing mbatesi kemampuan kanggo generalisasi asil menyang subkelompok sing penting sacara klinis, kayata pasien tuwa lan pasien kanthi insufisiensi ginjel utawa obesitas, ing endi karakteristik kasebut beda-beda. kanthi positif.tambah umum ing pasien kanthi gagal jantung.91011 Pendekatan pemodelan statistik sing nimbang karakteristik pasien kanggo nyedhiyakake perkiraan sing luwih pribadi bisa uga nduweni kinerja diagnostik sing luwih konsisten ing subkumpulan pasien.12
Sanajan akeh model wis dikembangake kanggo prédhiksi prognosis ing pasien gagal jantung, sawetara model bisa mbantu diagnosa gagal jantung akut.13141516171819 Usaha sadurunge wis akeh kaluwihan nanging kalebu variabel subyektif kayata probabilitas pra-tes klinis utawa deskripsi gejala pasien.Kajaba iku, dheweke kalebu NT-proBNP minangka variabel binar lan ora nganggep interaksi dinamis lan non-linear antarane NT-proBNP lan variabel klinis liyane.Upaya sadurunge kanggo ngembangake lan ngesyahke skala diagnostik uga kalebu sawetara pasien sing winates saka siji fasilitas, sing nyegah evaluasi khasiat ing subkelompok lan mbatesi kemungkinan generalisasi eksternal.
Ing analisis internasional kolaborasi iki, kita netepake kinerja diagnostik saka ambang NT-proBNP sing disaranake pedoman kanggo gagal jantung akut ing subset pasien.Salajengipun, kita ngembangaken lan validasi alat panyengkuyung keputusan kanggo pasien sing dicurigai gagal jantung akut sing nggunakake model statistik kanggo nggabungake konsentrasi NT-proBNP kanthi karakteristik klinis.
Kita nindakake review sistematis kanggo ngenali studi sing ngevaluasi kinerja diagnostik NT-proBNP ing pasien sing dicurigai gagal jantung akut.Kita nganyari review sadurunge dening Roberts et al1 kanggo nyakup tembung kunci "gagal jantung" lan "peptida natriuretik" kanthi nggoleki Embase, Medline, lan Cochrane Central Register of Controlled Trials kanggo judhul lan abstrak sing diterbitake tanggal 18 Agustus 2021 (Teks Tambahan 1) .Pasinaon dianggep layak yen padha ketemu kritéria inklusi sing wis ditemtokake ing ngisor iki: enrollment pasien umur ≥18 taun kanthi dicurigai gagal jantung akut ing setelan darurat, pangukuran NT-proBNP ing sampel getih sing dipikolehi sajrone penilaian awal pasien ing dina diakoni, lan Diagnosis gagal jantung akut digawe nggunakake standar referensi sing bisa ditampa.Loro penyidik ​​​​(KKL lan MA) kanthi bebas mriksa kabeh studi sing diidentifikasi kanthi telusuran literatur sing sistematis, lan katelu (NLM) nggawe keputusan konflik nggunakake protokol sing wis ditemtokake (registri PROSPERO: CRD42019159407).
Kita ngubungi penulis masing-masing kanggo kabeh kohort sing layak kanggo njaluk informasi babagan konsentrasi NT-proBNP, konfirmasi diagnosis gagal jantung akut, demografi (umur, jender, ras), riwayat sadurunge (gagal jantung, penyakit arteri koroner, tingkat pasien individu anonim) .data babagan diabetes), hipertensi, hiperlipidemia, ngrokok, asma, penyakit paru obstruktif kronis, penyakit ginjel kronis), paramèter fisiologis (denyut jantung lan tekanan darah) ing pemeriksaan awal, karakteristik hematologi lan biokimia klinis.Kita mriksa karo kabeh penulis sing relevan kanggo akurasi, definisi variabel, lan kelengkapan sadurunge persetujuan.Kabeh studi ditindakake miturut Pranyatan Helsinki lan disetujoni kanthi etika kanggo ngidini nuduhake data ing tingkat pasien individu kanggo meta-analisis iki.Loro penyidik ​​​​(KKL lan MA) kanthi bebas nemtokake risiko bias kanggo saben sinau nggunakake Alat Penilaian Kualitas Studi ing Akurasi Diagnostik, versi 2 (QUADAS-2), lan konflik 20 ditanggulangi dening pihak katelu (NLM).
Kita entuk meta-estimasi kanthi interval kapercayan 95% saka sensitivitas, spesifisitas, nilai prediksi negatif, lan nilai prediksi positif saka pedoman sing disaranake ambang aturan NT-proBNP (300 pg / mL) 58 lan ambang aturan khusus umur ( 450, 900, lan 1800 pg / mL kanggo pasien sing umur <50, 50-75, lan> 75 taun, masing-masing) 7 kanggo gagal jantung akut kanthi nggunakake pendekatan rong tahap, kanthi perkiraan diwilang kanthi kapisah ing saben sinau lan banjur digabungake ing studi. ing model efek acak binomial-normal nggunakake metode DerSimonian lan Laird.21 Kita luwih ngevaluasi kinerja ambang kasebut ing subkelompok sing wis ditemtokake miturut umur, jinis, etnis, indeks massa awak, fungsi ginjel, anemia, lan anané komorbiditas (gagal jantung sadurunge, hipertensi, hiperlipidemia, diabetes mellitus, fibrilasi atrium, penyakit paru obstruktif kronis). Мы получили метаоценки с 95% доверительными интервалами чувствительности, специфичности, отрицательной прогностической ценности и положительной прогностической ценности рекомендуемого порога исключения NT-proBNP (300 пг/мл)58 и возрастных порогов исключения ( 450, 900 и 1800 пг/мл для пациентов в возрасте < 50, 50-75 и >75 лет соответственно)7 для острой сердечной недостаточности с использованием двухэтапного подхода, при этом оценки рассчитываются отдельно в каждом исследовании, а затем объединяются по исследованиям.в модели биномиально-нормальных случайных эффектов с использованием метода ДерСимониана и Лэрда.21 Далее мы оценили эффективность этих пороговых значений в предварительно определенных подгруппах, стратифицированных по возрасту, полу, этнической принадлежности, индексу массы тела, функции почек, анемии и наличию сопутствующие заболевания (сердечная недостаточность в анамнезе, артериальная гипертензия, гиперлипидемия, сахарный диабет, мерцательная гипертензия, гиперлипидемия, сахарный диабет, мерцательная ахрилокнический, серягальность我们 对 指南 的 NT-PROBNP 排除 阈值 (300 pg / ml) 58 和 年龄 的 排除排除 (对于对于 <50,50-75 和> 75 岁 的 患者 450,900 为 450,900 为 450,900 为 450,900 / ml) 7, 采用两 阶段 方法, 在在 项 研究 中 分别 计算 估计值, 然后 在 估计值 汇总 在 使用 dersimonian 和 的二 的正态 随机 模型 中 中 中 中 评估 了 这些 阈值 评估 评估 中 阈值 评估按按, 性别, 种族, 种族, 体重体重, 肾肾, 贫血贫血 存在存在 (既往既往 衰竭, 高高, 高脂血症, 糖尿病, 糖尿病, 糖尿病, 糖尿病心 颤动, 慢性慢性 性房, 慢性慢性 性房, 慢性慢性 性房, 慢性慢性 性房, 慢性慢性 性房, 慢性慢性 性房, 慢性慢性 性房, 慢性慢性 性房, 慢性慢性 性房, 慢性慢性 性房, 慢性慢性 性房, 慢性慢性 性 颤动.我们 对 指南 的 NT-PROBNP 排除排除 (300 taun / 和和 的 排除排除特定 的 排除排除阈值特定阈值阈值排除 排除排除阈值特定阈值阈值排除 排除排除阈值阈值阈值阈值排除排除) 7.评估 按按 性别, 种族, 体重体重, 肾肾, 和肾 合并症 (既往既往 衰竭, 高既往 高脂血症, 糖尿病糖尿病 高脂血症 颤动 慢性 阻塞 性性) ....使用 相同 方法, 我们 随后 评估 了 nt-probnp 浓度 一 系列 浓度 的 的 诊断诊断 性能, 以以 性能, 以以 阈值, 该 阈值 阈值 最 比例 的 的 预测值 ≥ 75% 预测值 75% 预测值 75%.
Kita ngitung nilai (0-100) sing cocog karo kemungkinan ngembangake gagal jantung akut ing pasien individu kanthi nggunakake model statistik.Amarga beda-beda sing signifikan ing prevalensi komorbiditas lan gagal jantung akut, kita ngembangake lan ngevalidasi model kanggo pasien kanthi lan tanpa gagal jantung.Kita nggunakake konsentrasi NT-proBNP minangka ukuran sing terus-terusan lan milih variabel klinis objektif prasaja sing digandhengake karo gagal jantung akut sing nduweni kepentingan relatif paling dhuwur sajrone fase latihan model kita (umur, perkiraan tingkat filtrasi glomerulus, hemoglobin, badan indeks massa. )., denyut jantung, tekanan getih, edema perifer, penyakit paru obstruktif kronis lan penyakit jantung iskemik) (Teks tambahan 2).
Ing ngembangake Code-HF, kita ngevaluasi papat model statistik sing beda: Model Campuran Linear Umum, Naive Bayes, Random Forest, lan Extreme Gradient Boost (XGBoost) (Teks Tambahan 2).222324 Kanggo nyathet data sing ilang ing pasinaon (Tambahan Gambar A), kita tikelake 10 set data kanthi nggunakake macem-macem imputasi model bebarengan karo matriks kovarian spesifik studi acak sing cocog karo algoritma rantai Monte Carlo Markov.25 Kita nindakake macem-macem imputasi kanggo kabeh variabel sing kalebu ing model kajaba NT-proBNP.Kita nindakake 10 iterasi saka 10-fold cross-validation kanggo saben model lan nggunakake estimasi median saka iterasi lan data sing dianggep minangka perkiraan CoDE-HF kanggo saben pasien.Sabanjure, kita nemtokake skor sing ngklasifikasikake proporsi paling gedhe saka pasien kanthi kemungkinan gagal jantung akut sing dhuwur utawa kurang, kanthi kinerja paling apik kanggo eksklusi (75% nilai prediksi positif lan spesifisitas 90%) lan kanggo eksklusi (98% nilai prediksi negatif lan 90). % spesifisitas)% sensitivitas) ing gagal jantung akut.
Kita ngevaluasi kinerja saben model ing sawetara metrik diagnostik (wilayah ing sangisore kurva operasi panrima, skor Brier, proporsi pasien sing entuk kriteria optimal kemungkinan dhuwur lan kurang, lan nilai prediksi positif lan negatif kanggo subkelompok pasien).Skor Brier minangka ukuran diskriminasi lan kalibrasi sing diitung kanthi njupuk kesalahan standar antarane probabilitas lan pengamatan sing diprediksi.26 Kita milih model sing paling efisien kanggo alat dhukungan keputusan Code-HF.Kita ngevaluasi kinerja CoDE-HF nggunakake analisis kurva keputusan lan validasi silang internal lan eksternal.Sedhela, pendekatan iki sacara iteratif nglirwakake siji studi sekaligus kanggo validasi eksternal lan nggunakake pasinaon sing isih ana kanggo ngembangake model kasebut.27 Kita ora nglebokake nilai menyang dataset sing divalidasi eksternal lan mulane ora validasi eksternal kanggo umume pasinaon.Variabel kasebut ora ana (Tambahan Gambar A).Kita nggunakake versi R 4.1.2 kanggo kabeh analisis.
Pasien lan anggota komisi umum melu interpretasi asil kasebut.Ana rencana kanggo nyebarake asil kasebut menyang komunitas pasien sing relevan.
Kita ngubungi penyidik ​​​​ saka 30 studi sing layak, sing 19 nanggapi.Patbelas studi (12 studi kohort prospektif lan loro uji coba sing dikontrol kanthi acak) nyedhiyakake data tingkat pasien individu saka 10 nganti 369 pasien sing dicurigai gagal jantung akut (rata-rata umur 69.3 taun; 53.3% wong) saka negara 13 (Tabel 1).Gambar B;Tabel Tambahan A lan B) 1528293031323334353637383940 Kabeh studi ditindakake ing departemen darurat, kajaba siji studi sing kalebu pasien jantung lan paru-paru (rata-rata pasien 488 saben sinau (kuartil. Spasi bit 322-1053)).Sakabèhé, 43,9% (4549 / 10,369) pasien duwe diagnosis gagal jantung akut sing dikonfirmasi (prevalensi sinau rata-rata 46% (31-54%)).Ing pasien kanthi gagal jantung sadurunge, kedadeyan gagal jantung akut luwih dhuwur tinimbang pasien tanpa gagal jantung (73,3% (2286/3119) vs. 29,0% (1802/6208)) (Tabel Tambahan C).
Karakteristik dhasar pasien sing diklasifikasikake kanthi diagnosis gagal jantung akut.Nilai minangka angka (persentase) kajaba dicathet
Ing ambang eksklusi sing disaranake pedoman 300 pg / mL, gabungan meta-estimasi nilai prediktif negatif, sensitivitas, nilai prediksi positif, lan spesifisitas NT-proBNP ing populasi umum yaiku 94.6% (95% interval kapercayan, 91.9%) .nganti 96,4%), 96,8% (saka 94,6% dadi 98,1%), 62,9% (saka 51,3% dadi 73,3%) lan 49,3% (saka 35,4% dadi 63,4%) (Gambar 1; Tabel Tambahan D).Sakabèhé, 30,4% (3148 / 10,369) pasien duwe tingkat NT-proBNP ing ngisor 300 pg / mL.Nanging, ana heterogenitas sing ditandhani antarane subkelompok pasien lan studi (Gambar 2; Gambar 3; Gambar Tambahan C lan D).Nilai prediksi negatif luwih murah ing pasien ≥75 taun (88,2%, saka 83,5% dadi 91,8%), uga ing pasien kanthi riwayat gagal jantung (79,4%, saka 68,4% dadi 87,3%) lan obesitas. (90,4%, saka 84,5% dadi 87,3%).94,2%.
Ambang N-terminal saka peptida natriuretik tipe pro-B (NT-proBNP) ing gagal jantung akut.Ngiwa ndhuwur: Nilai prediktif negatif saka konsentrasi NT-proBNP kanggo ngilangi diagnosis gagal jantung akut.Ngisor kiwa: Proporsi kumulatif pasien sing dicurigai gagal jantung akut kanthi konsentrasi NT-proBNP ing ngisor saben ambang.Tengen ndhuwur: Nilai prediktif positif saka konsentrasi NT-proBNP kanggo diagnosis gagal jantung akut.Ngisor tengen: Proporsi kumulatif pasien sing dicurigai gagal jantung akut kanthi konsentrasi NT-proBNP ing ndhuwur saben ambang.
Kinerja diagnostik saka ambang N-terminal sing disaranake pedoman kanggo peptida natriuretik pro-B ing subkelompok pasien: ambang nilai prediktif negatif 300 pg / mL.COPD = penyakit paru obstruktif kronis;eGFR = perkiraan tingkat filtrasi glomerulus
Kinerja diagnostik pedoman dianjurake ambang NT-proBNP antarane subkelompok pasien: nilai prediksi positif saka ambang spesifik umur antarane subkelompok pasien (450, 900, lan 1800 pg / mL kanggo <50, 50-75, lan> 75 taun, mungguh). Kinerja diagnostik pedoman dianjurake ambang NT-proBNP antarane subkelompok pasien: nilai prediksi positif saka ambang spesifik umur antarane subkelompok pasien (450, 900, lan 1800 pg / mL kanggo <50, 50-75, lan> 75 taun, mungguh). Диагностическая эффективность рекомендованных в руководстве порогов NT-proBNP для подгрупп пациентов: положительная прогностическая ценность возрастных порогов для подгрупп пациентов (450, 900 и 1800 пг/мл для <50, 50-75 и >75 лет соответственно). Kinerja diagnostik saka ambang NT-proBNP sing disaranake pedoman kanggo subkelompok pasien: nilai prediksi positif saka ambang umur khusus kanggo subkelompok pasien (450, 900, lan 1800 pg / mL kanggo <50, 50-75, lan> 75 taun, masing-masing) .指南 的 跨患者 的 NT-PROBNP 阈值 的 诊断诊断: 跨患者 亚组 的 年龄 特异性 阈值 的 阳性阳性预测值预测值 的 阳性阳性预测值预测值预测值预测值阳性 阳性阳性预测值预测值阈值预测值阳性 阳性阳性 (分别 为 450,00,900岁）.指南 的 跨患者 的 NT-PROBNP 阈值 的 性能: 跨患者 的 的 年龄 特异性 的 阳性 (分别 的为 阳性 (分别分别 为 450,900 和 1800-75 和> 75 岁). Диагностическая эффективность порогов NT-proBNP, рекомендованных руководством, для подгрупп пациентов: положительная прогностическая ценность возрастных порогов для подгрупп пациентов (450, 900 и 1800 пг/мл, <50, 50-75 и >75 соответственно возрасту) . Kinerja diagnostik saka ambang NT-proBNP sing disaranake pedoman kanggo subkelompok pasien: nilai prediksi positif saka ambang spesifik umur kanggo subkelompok pasien (450, 900, lan 1800 pg / mL, <50, 50-75, lan> 75, masing-masing kanggo umur ).COPD = penyakit paru obstruktif kronis;eGFR = perkiraan tingkat filtrasi glomerulus
Meta-estimasi gabungan saka nilai prediktif positif saka potongan umur NT-proBNP 450, 900, lan 1800 pg / mL aturan yaiku 61,0% (55,3% nganti 66,4%), 73,5% (62,3% nganti 82 . 3%) lan 80,2% (70,9% nganti 87,1%) (Tabel 2).Spesifisitas sing cocog yaiku 87,8% (79,5% nganti 93,0%), 81,1% (72,6% nganti 87,5%), lan 73,1% (65,2% nganti 79, wolung%).Sakabèhé, 48,7% (5052 / 10,369) pasien sing dicurigai gagal jantung akut duwe NT-proBNP ing ndhuwur ambang umur kasebut.Senadyan heterogenitas antarane klompok umur, fungsi ginjel, lan prevalensi gagal jantung akut, ing subkelompok, potongan umur aturan kasebut nduweni nilai prediksi positif ing ndhuwur potongan siji 300 pg / mL (Gambar Tambahan EI) .
Kinerja diagnostik saka N-terminal B-type natriuretic peptide precursor (NT-proBNP) ambang umur kanggo gagal jantung akut
Sakabèhé, kita nemtokake pitung studi kanthi risiko bias dhuwur (Tabel Tambahan A).Ing analisis sensitivitas diwatesi kanggo sinau sing buta karo konsentrasi NT-proBNP kanggo adjudikasi gagal jantung akut lan studi kanthi resiko bias sing kurang, karakteristik diagnostik sing disaranake pedoman lan potongan umur kanggo NT-proBNP tetep ora owah (Tabel Tambahan E lan F )..
Ambang 100 pg / mL NT-proBNP ketemu kriteria pengecualian paling apik kanthi nilai prediksi negatif gabungan 97.8% (kisaran 95.8% nganti 98.8%) lan sensitivitas 99.3% (kisaran 98.5% nganti 99.7%) (Tabel Tambahan D) .Nanging, mung 17,9% (1851/10~369) pasien sing duwe konsentrasi NT-proBNP ing ngisor 100 pg / mL, lan negatif ing pasien tuwa lan pasien gagal jantung, penyakit arteri koroner, lan riwayat kelainan. ..Fungsi ginjel (Tambahan Gambar J).Kajaba iku, cut-off 1000 pg / mL NT-proBNP ketemu kriteria evaluasi paling apik kanthi nilai prediksi positif 74.9% (64.4% nganti 83.2%) lan spesifik 76.1% (65.6% nganti 84.2%).ana ngisor.prabédan.Uga luwih murah ing subkelompok pasien, utamane sing ora duwe riwayat gagal jantung sadurunge (nilai prediksi positif 62%, 41% nganti 79%) (Tabel Tambahan D; Gambar Tambahan K).
Model ekstrem gradient boosting (XGBoost) lan model campuran linear umum minangka model sing paling apik (area ing kurva ing total kelompok latihan 0.925 (95% CI 0.919 dadi 0.932) lan 0.931 (0.925 nganti 0.937), masing-masing) (Tambahan). Teks 2).Sanajan kinerja XGBoost padha karo model campuran linear umum, kauntungan utama XGBoost yaiku kemampuan kanggo ngitung skor nalika ana nilai sing ilang.Iki minangka fitur penting sing dikarepake bisa ditindakake ing alat dhukungan keputusan CoDE-HF kanggo nggampangake implementasine ing praktik klinis, mula kita milih model XGBoost minangka model pungkasan kanggo CoDE-HF.
CoDE-HF dikalibrasi kanthi apik lan nduweni diskriminasi sing apik ing pasien kanthi gagal jantung lan tanpa gagal jantung (area ing kurva operasi panrima 0.846 (0.830 nganti 0.862) lan 0.925 (0.919 nganti 0.932) lan skor Brier 0.130 lan 0.130, masing-masing).0.099) (Gambar 4; Gambar Tambahan L).Skor CoDE-HF 4.7 menehi nilai prediksi negatif 98.6% (97.8% nganti 99.1%) lan sensitivitas 98.1% (96.9% dadi 98.9%) (Tabel Tambahan G), lan skor 51.2 menehi prediksi positif nilai.nilai 75,0% (65,7%) 82,5%), spesifik yaiku 92,2% (87,5% nganti 95,2%) pasien tanpa riwayat gagal jantung.Tingkat inklusi lan pengecualian iki nduweni kinerja diagnostik sing padha ing kabeh subkelompok (Gambar 5, Gambar 6, Gambar 7). Yen skor kasebut ditrapake ing pasien sing dicurigai gagal jantung akut, CoDE-HF bakal ngenali 40.3% (2502/6208) kanthi kemungkinan kurang (<4.7) lan 28.0% (1737/6208) kanthi kemungkinan dhuwur (≥51.2) gagal jantung akut. Yen skor kasebut ditrapake ing pasien sing dicurigai gagal jantung akut, CoDE-HF bakal ngenali 40.3% (2502/6208) kanthi kemungkinan kurang (<4.7) lan 28.0% (1737/6208) kanthi kemungkinan dhuwur (≥51.2) gagal jantung akut. Если бы эти показатели применялись к пациентам с подозрением на острую сердечную недостаточность, CoDE-HF выявил бы 40,3% (2502/6208) при низкой вероятности (<4,7) и 28,0% (1737/6208) при высокой вероятности (≥51,2) сердечной недостаточности. Yen tarif kasebut ditrapake kanggo pasien sing dicurigai gagal jantung akut, CoDE-HF bakal ndeteksi 40.3% (2502/6208) kanthi kemungkinan kurang (<4.7) lan 28.0% (1737/6208) kanthi kemungkinan dhuwur (≥51.2) jantung. gagal.gagal jantung akut.如果 将 这些 评分 于 于 的 的 的 的 患者 的 的 患者, code-hf 将将识别 40,3% (2502/6208) 的 低概率 (<7) 和 28,7/6208) 的急性 (≥51.2) 急性急性51.2) 急性急性51.2) 急性急性衰竭.如果 将 这些 评分 于 于 急性 急性 于 于 急性 急性 的 于 急性 的 的 的 的 的 的 的 的 的 的 的 的 的 的 的 的 的 的 的 的 的 的 的 的 出 40,3% (2502/6208) 的 低概率低概率 (<4.7) 和 28,0% (1737/6208) 的 高概率 高概率 (≥51.2 ) 急性 心力 心力 急性 急性 急性 急性 急性 急性 急性 急性 急性 急性 急性 急性 急性 Если бы эти оценки применялись к пациентам с подозрением на острую сердечную недостаточность, CoDE-HF выявил бы 40,3% (2502/6208) низкой вероятности (<4,7) и 28,0% (1737/6208) высокой вероятности (≥ 51,2) острой сердечной недостаточности. Yen skor kasebut ditrapake kanggo pasien sing dicurigai gagal jantung akut, CoDE-HF bakal mbukak 40.3% (2502/6208) kemungkinan kurang (<4.7) lan 28.0% (1737/6208) kemungkinan dhuwur (≥ 51.2) gagal jantung akut.kekeselen.Antarane pasien karo gagal jantung sing wis ana, ora ana skor ing kelompok latihan sing ketemu kriteria pengecualian target.Skor CoDE-HF yaiku 84,5, nilai prediksi positif yaiku 92,7% (89,1% nganti 95,2%), lan spesifisitas 90,2% (84,0% nganti 94,1%).Assessment iki bakal ngenali 45,5% (1420/3119) pasien kanthi kemungkinan dhuwur ngalami gagal jantung akut (Gambar 8).Ing analisis kurva keputusan ing kabeh kemungkinan ambang, CoDE-HF duwe bathi net sing luwih dhuwur tinimbang NT-proBNP piyambak (Tambahan Gambar M).Skor CoDE-HF rada suda kanthi ora ana riwayat latihan (area ing kurva kerja panrima yaiku 0.922 (0.916 dadi 0.929) lan 0.841 (0.825 dadi 0.825 ing pasien tanpa gagal jantung lan gagal jantung) 0.857)).Validasi silang internal lan eksternal ditindakake kanthi apik ing kohort loro model kasebut (Tambahan Gambar N).
Heart Failure Joint Diagnosis and Evaluation Scale (CoDE-HF) dikalibrasi kanggo proporsi sing diamati pasien gagal jantung akut.Garis burik nuduhake kalibrasi sing cocog.Saben titik cocog karo 100 pasien.Ndhuwur: Kalibrasi CoDE-HF ing pasien tanpa gagal jantung sadurunge.Ngisor: Kalibrasi CoDE-HF ing pasien kanthi riwayat gagal jantung.
Kinerja diagnostik saka Skala Diagnosis lan Evaluasi Kolaboratif Gagal Jantung (CoDE-HF) ing subkelompok pasien.Skor pengecualian CoDE-HF nduweni nilai prediksi negatif 4,7 ing subkelompok pasien tanpa riwayat gagal jantung.CoDE-HF nggunakake konsentrasi prekursor peptida natriuretik N-terminal minangka pangukuran terus-terusan lan variabel klinis objektif prasaja sing wis ditemtokake (umur, perkiraan tingkat filtrasi glomerulus (eGFR), hemoglobin, indeks massa awak, detak jantung, tekanan darah, edema perifer, obstruktif kronis. penyakit paru (COPD) lan penyakit jantung koroner) nyedhiyakake penilaian individu babagan kemungkinan diagnosis gagal jantung akut.
Kinerja diagnostik skala CoDE-HF ing Kolaborasi kanggo Diagnosis lan Evaluasi skala Gagal Jantung ing subkelompok pasien.Skor aturan CoDE-HF nduweni nilai prediktif positif 51.2 ing subkelompok pasien tanpa riwayat gagal jantung.CoDE-HF nglumpukake konsentrasi NT-proBNP minangka pangukuran terus-terusan lan variabel klinis objektif prasaja sing wis ditemtokake (umur, perkiraan tingkat filtrasi glomerulus (eGFR), hemoglobin, indeks massa awak, denyut jantung, tekanan darah, edema perifer, penyakit paru obstruktif kronis (COPD) ).penyakit arteri koroner) nyedhiyakake penilaian individu babagan kemungkinan diagnosis gagal jantung akut
Kinerja diagnostik skala Kolaborasi kanggo Diagnosis lan Evaluasi Gagal Jantung (CoDE-HF) ing subkelompok pasien.Skor aturan CoDE-HF nduweni nilai prediksi positif 84,5 ing pasien kanthi riwayat gagal jantung ing subkelompok pasien.CoDE-HF nglumpukake konsentrasi NT-proBNP minangka pangukuran terus-terusan lan variabel klinis objektif prasaja sing wis ditemtokake (umur, perkiraan tingkat filtrasi glomerulus (eGFR), hemoglobin, indeks massa awak, denyut jantung, tekanan darah, edema perifer, penyakit paru obstruktif kronis (COPD) ).penyakit arteri koroner) nyedhiyakake penilaian individu babagan kemungkinan diagnosis gagal jantung akut
Skala Diagnosis lan Penilaian Bersama Gagal Jantung (CoDE-HF) ora efektif sacara diagnostik ing pasien kanthi riwayat gagal jantung.Ndhuwur: Nilai prediksi negatif lan positif kanggo skor CoDE-HF.Garis burik vertikal biru nuduhake skor eliminasi target 4.7.Garis burik vertikal abang nuduhake skor aturan target 51.2.Ngisor: peta kapadhetan skor CoDE-HF ing pasien tanpa riwayat gagal jantung.Target pengecualian lan aturan nemtokake 40,3% pasien kanthi kemungkinan kurang lan 28,0% kanthi kemungkinan dhuwur.
Pasien sing diidentifikasi minangka probabilitas rendah dening CoDE-HF wis nyuda kabeh sabab lan mortalitas CV ing 30 dina lan 1 taun tinimbang pasien sing diidentifikasi minangka kemungkinan menengah lan dhuwur (30 dina kematian kabeh sebab: 1. 0% dibandhingake karo 4.0 % lan 10,4%).kematian saka kabeh panyebab sajrone setaun: 5,9% lawan 17,8% lan 33,4%, mungguh;Kematian 30 dina saka penyakit kardiovaskular: 0,2% vs 0,8% lan 4,1%;kematian taunan saka penyakit kardiovaskular: 1,4% versus 3,4% lan 16,3%, masing-masing) (Gambar 9). Ing pasien kanthi konsentrasi NT-proBNP <300 pg / mL dibandhingake karo ‰¥300 pg / mL, tingkat kematian kabeh panyebab yaiku 0.8% lawan 7.6% ing 30 dina lan 5.9% lawan 26.6% ing setahun, lan tingkat kematian kardiovaskular yaiku 0.1% lawan 2.6% ing 30 dina lan 1.3% lawan 10.2% ing setahun (tabel tambahan H; angka tambahan O). Ing pasien kanthi konsentrasi NT-proBNP <300 pg / mL dibandhingake karo ‰¥300 pg / mL, tingkat kematian kabeh panyebab yaiku 0.8% lawan 7.6% ing 30 dina lan 5.9% lawan 26.6% ing setahun, lan tingkat kematian kardiovaskular yaiku 0.1% lawan 2.6% ing 30 dina lan 1.3% lawan 10.2% ing setahun (tabel tambahan H; angka tambahan O). У пациентов с концентрацией NT-proBNP <300 пг/мл по сравнению с таковой ниже 300 пг/мл смертность от всех причин составила 0,8% по сравнению с 7,6% через 30 дней и 5,9% по сравнению с 26, 6% через один год, соответственно, и показатели смертности от сердечно-сосудистых заболеваний составили 0,1% по сравнению с 2,6% через 30 дней и 1,3% по сравнению с 10,2% через один год соответственно (дополнительная таблица H; дополнительный рисунок O). Ing pasien kanthi konsentrasi NT-proBNP <300 pg / ml dibandhingake karo ing ngisor 300 pg / ml, mortalitas kabeh sabab yaiku 0,8% dibandhingake karo 7,6% ing 30 dina lan 5,9% dibandhingake karo 26, 6% ing setahun, masing-masing. , lan tingkat kematian CV yaiku 0.1% versus 2.6% ing 30 dina lan 1.3% versus 10.2% ing setahun, masing-masing (Tabel Tambahan H; Gambar Tambahan O). Nt-probnp 浓度 <300 pg / ml 的 患者 与 的300 pg / ml 的 患者患者患者, 30 天全 的 患者患者 相比患者, 30 天全天全 的 分别 为 0,6% 和 和 5.6%, 26,6%, 以及以及 时死亡率在30 天时分别为0.1% 和2.6%，一年时分别为1.3% 和10.2%（补充表H；补充。 Nt-probnp 浓度 <300 pg / ml 的 与 ≥ ≥300 pg / ml 的 相比, 30 taun 1,6%, 26,6%, 年心血管 为 为 5.9,6%, 心血管 心血管 以及 以及 以及 以及 以及 以及 以及 以及 以及 以及 以及 以及 以及 以及 以及 以及 以及 以及死亡率在30 天时分别为0.1% 和2.6%，一年时分别为1.3% 和10.2%（补充表H；补充图O ）. Saka Sach lan-probnp <300 taun / klik 0,8% сотстность, 5.6% в течение одногдение одногстветтстветтстветтствеие года, а также сердечно-сосудистую смертность. Pasien kanthi konsentrasi NT-proBNP <300 pg / mL dibandhingake karo ≥300 pg / mL duwe mortalitas kabeh sabab 30 dina 0,8% lan 7,6%, 5,9% lan 26,6% sajrone setahun, lan kematian kardiovaskular.yaiku 0.1% lan 2.6% ing 30 dina lan 1.3% lan 10.2% ing 1 taun (Tabel Tambahan H; Gambar Tambahan O).
Tingkat kematian kabeh-sebab kumulatif sing dilapisi dening Collaborative for the Diagnosis and Evaluation of Heart Failure (CoDE-HF) probability group
Kita nindakake meta-analisis data tingkat pasien individu kanggo ngevaluasi kinerja diagnostik ambang NT-proBNP ing luwih saka 10 pasien sing dicurigai gagal jantung akut sing kalebu ing 14 studi prospektif saka 13 negara sing dirancang lan diimplementasikake nggunakake NT-proBNP.proBNP minangka alat panyengkuyung keputusan kanggo pangukuran terus-terusan.We laporan sawetara temonan penting.Kaping pisanan, ambang sing disaranake pedoman kanggo ngilangi gagal jantung akut ora seragam ing subkelompok pasien sing penting.3 Sanajan populasi umum lan sawetara subkelompok, kalebu pasien lan wanita sing luwih enom, nindakake kanthi apik, pasien lan wanita sing luwih tuwa nduweni nilai prediksi negatif sing luwih murah.Ing pasien kanthi obesitas utawa gagal jantung sadurunge, tingkat negatif palsu kisaran saka siji saka sepuluh nganti siji saka lima.Kapindho, ambang stratifikasi umur wis ditampilake kanthi apik ing diagnosis gagal jantung akut.Nanging, nilai prediksi positif luwih murah ing pasien sing luwih enom.Katelu, sanajan potongan NT-proBNP sing dioptimalake saka 100 pg / mL kanggo ngilangi gagal jantung akut lan 1000 pg / mL kanggo gagal jantung akut duwe nilai prediksi negatif lan positif sing apik banget ing populasi umum, pasien sing luwih tuwa luwih elek. .ing pasien kanthi gagal jantung akut.Gagal jantung sadurunge lan obesitas.Pungkasan, kita wis ngembangake lan verifikasi alat dhukungan keputusan, skor CoDE-HF, kanthi kinerja diagnostik sing apik banget ing kabeh subkelompok pasien.Alat panyengkuyung keputusan iki ora kalebu lan ngilangi gagal jantung akut kanthi luwih akurat tinimbang cara apa wae sing mung nggunakake ambang NT-proBNP.
Kanggo kawruh kita, iki minangka panaliten paling gedhe nganti saiki ngevaluasi kinerja diagnostik NT-proBNP ing gagal jantung akut.Kabeh studi sing kalebu minangka prospektif lan diagnosa pungkasan digawe dening panel dokter nggunakake kabeh informasi sing kasedhiya.Wigati dicathet yen kasedhiyan data ing tingkat pasien individu ing populasi sinau gedhe ngidini penilaian sing dipercaya babagan kinerja diagnostik kabeh ambang NT-proBNP sing bisa ditindakake ing subkelompok pasien, uga pangembangan lan validasi skala diagnostik anyar.
Umume pedoman nasional lan internasional nyaranake nggunakake nilai potong NT-proBNP 300 pg / mL kanggo ngilangi gagal jantung akut58 adhedhasar akeh studi sadurunge344142 nglaporake nilai prediksi negatif 98% ing cut-off iki.kinerja diagnostik saka subkelompok penting pasien ora bisa ditaksir.Panaliten kita ndhaptar kaping telu luwih akeh pasien tinimbang meta-analisis tingkat sinau sadurunge, 3 sing nuduhake nilai prediksi negatif sakabèhé kanthi potongan 300 pg / mL kanthi estimasi meta 94.6%.Sing luwih penting, nilai prediksi negatif sacara signifikan luwih murah ing subkelompok utama kayata pasien tuwa lan pasien gagal jantung sing wis ana, penyakit arteri koroner, lan obesitas.Kajaba iku, meh 70% pasien duwe konsentrasi NT-proBNP ing ndhuwur titik potong 300 pg / ml, nyoroti watesan nggunakake titik potong siji ing praktik.Sanajan potongan ngisor 100 pg / mL entuk nilai prediksi negatif sakabèhé 98%, kinerja kasebut kurang apik ing subkelompok pasien sing penting.Kajaba iku, umur lan ambang sing dioptimalake kanggo gagal jantung akut nuduhake heterogenitas ing subkelompok pasien, utamane ing antarane sing ora duwe riwayat gagal jantung sadurunge.Heterogenitas ing kinerja diagnostik iki dadi perhatian khusus amarga populasi pasien kita umur lan luwih akeh komorbiditas.Iki nuwuhake pitakonan manawa pedoman klinis kudu terus nyaranake panggunaan potongan seragam nalika NT-proBNP kena pengaruh akeh faktor risiko lan komorbiditas.
Kanggo nambah kegunaan klinis NT-proBNP, kita ngembangake lan validasi eksternal evaluasi CoDE-HF saka alat dhukungan keputusan klinis.Skor iki nggabungake NT-proBNP minangka ukuran terus-terusan kanthi variabel klinis objektif sing prasaja kanggo menehi penilaian individu babagan kemungkinan diagnosis gagal jantung akut.Kita nuduhake yen kinerja diagnostik saka skor CoDE-HF kuat ing subkelompok pasien.CoDE-HF bisa ngilangi lan ngilangi diagnosis gagal jantung akut ing proporsi pasien sing luwih gedhe tinimbang ambang NT-proBNP sing dioptimalake mung.Salajengipun, ing analisis kurva kaputusan kita, kita nemokake yen CoDE-HF nduweni keuntungan net sing luwih dhuwur tinimbang NT-proBNP wae, ing kabeh rentang kemungkinan ambang.Kita percaya yen kesimpulan iki intuisi amarga NT-proBNP minangka penanda risiko sing terus-terusan lan konsentrasi gumantung marang faktor sing gegandhengan karo pasien kayata indeks massa awak, umur, lan fungsi ginjel.434445 Nalika rasio kasebut adhedhasar kritéria kinerja sing wis ditemtokake, kita ngerti manawa tujuan kasebut bisa uga ora didhukung sacara universal lan fasilitas kesehatan sing beda-beda bisa duwe toleransi risiko sing beda.Kauntungan saka nggunakake alat panyengkuyung keputusan kayata CoDE-HF yaiku dokter utawa institusi bisa milih kriteria kinerja diagnostik kanggo digunakake kanggo nggawe keputusan lokal adhedhasar prioritas lan kasedhiyan ekokardiografi utawa spesialis gagal jantung..
Kita ngarepake alat dhukungan keputusan anyar, Code-HF, bisa nambah triase pasien sing dicurigai gagal jantung akut sing katon ing macem-macem spesialisasi medis lan ngowahi perawatan, nggampangake diagnosis sing luwih akurat.Panaliten sadurunge wis nuduhake manawa perawatan adhedhasar bukti sing pas wektune lan akurat kanggo pasien gagal jantung akut bisa nyuda mortalitas lan dawa ing rumah sakit, lan wektu tundha ana gandhengane karo asil sing luwih elek.46 Kajaba iku, CoDE-HF sing dikumpulake kanthi rutin nggunakake variabel lan mulane bisa digabung menyang alur kerja klinis minangka bagean saka jalur triase departemen darurat kanggo ngaktifake evaluasi sing luwih efisien.Saiki, mayoritas pasien sing dicurigai gagal jantung akut duwe echocardiography nalika diakoni kanggo nemtokake perawatan, nanging mung subset pasien sing pungkasane didiagnosis.2 Echocardiography minangka studi khusus sing mbutuhake wektu lan sumber daya sing cukup akeh..Kajaba iku, penghematan biaya bisa digayuh liwat perawatan rawat omah pasien berisiko rendah.Panaliten prospektif saiki dibutuhake kanggo ngevaluasi klinis lan efektifitas biaya saka ambang keputusan CoDE-HF sing beda ing praktik klinis.
Kita ngakoni sawetara watesan.Kaping pisanan, kita bisa entuk data tingkat pasien individu kanggo 14 saka 30 studi sing cocog karo kritéria kelayakan kita, supaya bias pilihan bisa dienalake.Nanging, studi sing layak sing ora kalebu nduweni prevalensi sing padha karo gagal jantung akut, tanggal publikasi, lan jangkoan geografis, lan populasi nduweni ciri demografi lan klinis sing padha karo populasi sing kalebu.Kapindho, nalika informasi saka macem-macem pasinaon dikumpulake, sawetara studi ilang data kanggo sawetara variabel.Kanggo ngoptimalake panggunaan informasi, kita nggunakake metode hierarkis saka pirang-pirang imputasi.Katelu, kita ora ngrekam data ECG lan sinar-X dada kanthi urutan kanggo nyakup ing model kita.Interpretasi NT-proBNP ing pasien sing dicurigai gagal jantung akut kudu ditindakake bebarengan karo studi kasebut, 47 lan studi luwih lanjut dibutuhake kanggo nemtokake manawa metode nggabungake studi kasebut bisa nambah skor CoDE-HF.Kaping papat, ora kabeh studi nggawe diagnosis tanpa nggatekake asil tes NT-proBNP.Ing analisis sensitivitas kita, nalika kita ora kalebu loro studi kanthi definisi sing ora bisa ditemtokake, ora ana owah-owahan ing kinerja diagnostik.Kalima, diagnosis gagal jantung akut sing ditetepake ora ngidini mbedakake antara gagal jantung kanthi fraksi ejeksi sing suda lan gagal jantung kanthi fraksi ejeksi sing diawetake.48 Tambah prevalensi HF kanthi fraksi ejeksi sing diawetake ing pasien tuwa bisa nerangake sawetara heterogenitas sing diamati kanthi umur, nanging pedoman saiki nyaranake HF kanthi fraksi ejeksi sing suda lan EF sing diawetake.Gagal jantung nggunakake ambang NT-ProBNP sing padha.58 Keenam, sanajan umume panaliten terus-terusan nyathet pasien kanthi dyspnoea akut, prevalensi gagal jantung akut dhuwur lan bias pilihan bisa uga ana.Nanging, efektifitas pedoman-disaranake NT-proBNP cut-off lan watesan umur ora owah-owahan ing analisis sensitivitas, kajaba kanggo pasinaon karo risiko dhuwur bias.Pungkasan, gagal jantung akut minangka sindrom klinis, lan diagnosa kasebut duwe kahanan sing durung mesthi lan variasi riset.Ketidakpastian iki bisa uga luwih gedhe ing wong tuwa, sing bisa uga nerangake heterogenitas sing diamati ing asil diagnostik.
Kita wis nuduhake manawa kinerja diagnostik nilai potong NT-proBNP sing disaranake ing pedoman gagal jantung akut beda-beda ing subkelompok pasien sing penting.Kita wis ngembangake lan validasi skor CoDE-HF, sing nggabungake NT-pro-BNP minangka ukuran terus-terusan karo variabel klinis kanggo nemtokake kemungkinan gagal jantung akut ing pasien individu nggunakake model statistik.Instrumen panyengkuyung keputusan iki kanthi akurat ngilangi lan ngilangi gagal jantung akut lan terus-terusan ditindakake ing kabeh subkelompok.Pasinaon prospektif saiki dibutuhake kanggo ngevaluasi dampak saka implementasi alat dhukungan keputusan iki babagan panggunaan sumber daya kesehatan lan asil pasien.
Diagnosis gagal jantung akut bisa dadi angel amarga pasien asring ngalami gejala sing ora spesifik.
Umume pedoman nasional lan internasional nyaranake nguji prekursor peptida natriuretik tipe B (NT-proBNP) tipe-N kanggo diagnosa gagal jantung akut.
Pengujian NT-proBNP durung ditrapake sacara universal amarga ana masalah karo kinerja diagnostik ing subkelompok pasien sing penting sacara klinis.
Ambang NT-proBNP sing disaranake kanggo gagal jantung akut ing pedoman nduweni kinerja diagnostik sing relatif kurang ing subkelompok pasien sing penting.
Alat dhukungan keputusan sing wis divalidasi wis dikembangake sing nggabungake NT-pro-BNP minangka ukuran terus-terusan karo variabel klinis nggunakake model statistik.
Alat iki luwih akurat ngilangi lan ngilangi gagal jantung akut tinimbang cara apa wae sing nggunakake ambang NT-proBNP piyambak lan ditindakake kanthi konsisten ing kabeh subkelompok.
Kabeh panaliten ditindakake miturut Pranyatan Helsinki lan disetujoni kanthi etika kanggo ngidini nuduhake data tingkat pasien kanggo analisis iki.
Kode R lan data anonim sing digunakake kanggo ngembangake lan ngesyahke skor CoDE-HF kasedhiya kanggo peneliti ing panyuwunan saka penulis masing-masing.