Desarrollo de un algoritmo basado en técnicas de machine learning para estratificación de riesgo de pacientes con dolor torácico y primera determinación de troponina negativa

Introducción: En los pacientes con dolor torácico (DT) que acuden a urgencias (URG) con un primer valor de troponina cardíaca de alta sensibilidad (hs-cTn) normal (<percentil 99) la estratificación de riesgo es un reto. Se han desarrollado escalas basadas en datos clínicos y en concentraciones de hs-cTn, con un rendimiento limitado. Varios modelos desarrollados con aprendizaje automático (AA) han demostrado un buen rendimiento para predicción de eventos clínicos. Hipótesis: Un modelo de predicción de riesgo basado en variables clínicas y hs-cTn desarrollado con AA en pacientes que acuden a URG por DT y con una primera hs-cTn<p99 permite el alta precoz y segura con una sola determinación. Objetivo: Desarrollo y validación de un modelo predicción de riesgo de muerte e IM a 90 días con técnicas de AA en pacientes que acuden a URG por DT y presentan una primera determinación de hs-cTn<p99. Material y métodos: Se incluyeron 4479 que consultaron en urgencias por DT con una hs-cTn<p99. El objetivo primario (OP) fue muerte e infarto de miocardio (IM) a 90 días. En esta cohorte de derivación: 1) se evaluó la importancia de las variables clínicas, hs-cTn indetectable y hs-cTn medible; 2) se entrenaron 4 modelos con AA y uno con regresión logística (RL) y 3) se evaluó el rendimiento de las escalas clínicas y de los modelos de AA y RL (validación interna). En una cohorte externa, independiente, multicéntrica e internacional con 3609 pacientes se realizó la validación externa. Resultados: El OP ocurrió en 105(2.6%) pacientes de la cohorte de derivación y en 98(2.7%) en la de validación externa. La hs-cTn indetectable presentó una sensibilidad subóptima (90.2%). El modelo clínico presentó una buena capacidad de discriminación (área bajo la curva [AUC]=0.810). La adición de hs-cTn indetectable superó al modelo clínico AUC=0.664 vs. 0.836; p=0.002) y la hs-cTn medible proporcionó información predictiva. El modelo Gradient Boosting full (GBf) mostró la mejor discriminación (AUC=0.808). La calibración fue buena en todos los modelos, siendo la RL el mejor calibrado. El GBf identificó la mayor proporción de pacientes para alta precoz (36.7% vs 23.4% vs 27.2%; GBf vs RL vs estrategia única de hs-cTn) con una seguridad similar (OP a 90 días por 1000 pacientes: 2.2 vs. 3.5 vs. 3.1). Todos los modelos derivados fueron superiores a las puntuaciones HEART y GRACE (p<0.001). Conclusiones: Las variables clínicas, la hs-cTn indetectable sus concentraciones tienen valor pronóstico independiente. El entrenamiento de modelos basados en AA con estas variables tuvo un mejor rendimiento para el OP, en discriminación, calibración y porcentaje de pacientes asignados a alta precoz y segura, que las escalas HEART y GRACE y que la estrategia de determinación única. El modelo GBf logró el alta precoz y segura en el aproximadamente el 37% de los pacientes por lo que podría implementarse para la toma de decisiones en pacientes con DT y con una primera concentración de hs-cTnT<p99

Rationale and design of the Concordance study between FFR and iFR for the assessment of lesions in the left main coronary artery. The ILITRO-EPIC-07 Trial

Introduction and objectives: Patients with left main coronary artery (LMCA) stenosis have been excluded from the trials that support the non-inferiority of the instantaneous wave-free ratio (iFR) compared to the fractional flow reserve (FFR) in the decision-making process of coronary revascularization. This study proposes to prospectively assess the concordance between the two indices in LMCA lesions and to validate the iFR cut-off value of 0.89 for clinical use. Methods: National, prospective, and observational multicenter registry of 300 consecutive patients with intermediate lesions in the LMCA (angiographic stenosis, 25% to 60%. A pressure gudiewire study and determination of the RFF and the iFR will be performed: in the event of a negative concordant result (FFR > 0.80/iFR > 0.89), no treatment will be performed; in case of a positive concordant result (FFR 0.80/iFR 0.89), an intravascular echocardiography will be performed and revascularization will be delayed if the minimum lumen area is > 6 mm(2). The primary clinical endpoint will be a composite of cardiovascular death, LMCA lesion-related non-fatal infarction or need for revascularization of the LMCA lesion at 12 months. Conclusions: Confirm that an iFR-guided decision-making process in patients with intermediate LMCA stenosis is clinically safe and would have a significant clinical impact. Also, justify its systematic use when prescribing treatment in these potentially high-risk patients

Clinical History and Detectable Troponin Concentrations below the 99th Percentile for Risk Stratification of Patients with Chest Pain and First Normal Troponin

Decision-making is challenging in patients with chest pain and normal high-sensitivity cardiac troponin T (hs-cTnT; &lt;99th percentile; &lt;14 ng/L) at hospital arrival. Most of these patients might be discharged early. We investigated clinical data and hs-cTnT concentrations for risk stratification. This is a retrospective study including 4476 consecutive patients presenting to the emergency department with chest pain and first normal hs-cTnT. The primary endpoint was one-year death or acute myocardial infarction, and the secondary endpoint added urgent revascularization. The number of primary and secondary endpoints was 173 (3.9%) and 252 (5.6%). Mean hs-cTnT concentrations were 6.9 ± 2.5 ng/L. Undetectable (&lt;5 ng/L) hs-cTnT (n = 1847, 41%) had optimal negative predictive value (99.1%) but suboptimal sensitivity (90.2%) and discrimination accuracy (AUC = 0.664) for the primary endpoint. Multivariable analysis was used to identify the predictive clinical variables. The clinical model showed good discrimination accuracy (AUC = 0.810). The addition of undetectable hs-cTnT (≥ or &lt;5 ng/L; HR, hazard ratio = 3.80; 95% CI, confidence interval 2.27–6.35; p = 0.00001) outperformed the clinical model alone (AUC = 0.836, p = 0.002 compared to the clinical model). Measurable hs-cTnT concentrations (between detection limit and 99th percentile; per 0.1 ng/L, HR = 1.13; CI 1.06–1.20; p = 0.0001) provided further predictive information (AUC = 0.844; p = 0.05 compared to the clinical plus undetectable hs-cTnT model). The results were reproducible for the secondary endpoint and 30-day events. Clinical assessment, undetectable hs-cTnT and measurable hs-cTnT concentrations must be considered for decision-making after a single negative hs-cTnT result in patients presenting to the emergency department with acute chest pain

Representación gráfica Onda QRS1 - ECG

[ES] Los datos representan los valores numéricos para la representación de la onda QRS1 de un electrocardiogramaSantiago Praderas, VM.; Taroncher Pellicer, L.; Fernández Cisnal, A. (2021). Representación gráfica Onda QRS1 - ECG. https://doi.org/10.4995/Dataset/10251/16321

Representación gráfica Onda T - ECG

[ES] Los datos representan los valores numéricos para la representación de la onda T de un electrocardiogramaSantiago Praderas, VM.; Taroncher Pellicer, L.; Fernández Cisnal, A. (2021). Representación gráfica Onda T - ECG. https://doi.org/10.4995/Dataset/10251/16321

Representación gráfica Onda ST - ECG

[ES] Los datos representan los valores numéricos para la representación de la onda ST de un electrocardiogramaSantiago Praderas, VM.; Taroncher Pellicer, L.; Fernández Cisnal, A. (2021). Representación gráfica Onda ST - ECG. https://doi.org/10.4995/Dataset/10251/16321

Representación gráfica Onda P - ECG

[ES] Los datos representan los valores numéricos para la representación de la onda P de un electrocardiogramaSantiago Praderas, VM.; Taroncher Pellicer, L.; Fernández Cisnal, A. (2021). Representación gráfica Onda P - ECG. https://doi.org/10.4995/Dataset/10251/16221

Representación gráfica Onda QRS3 - ECG

[ES] Los datos representan los valores numéricos para la representación de la onda QRS3 de un electrocardiogramaSantiago Praderas, VM.; Taroncher Pellicer, L.; Fernández Cisnal, A. (2021). Representación gráfica Onda QRS3 - ECG. https://doi.org/10.4995/Dataset/10251/16321

Multicenter and all-comers validation of a score to select patients for manual thrombectomy, the DDTA score.

Background Routine manual thrombectomy (MT) is not recommended in primary percutaneous coronary intervention (P-PCI) but it is performed in many procedures. The objective of our study was validating the DDTA score, designed for selecting patients who benefit most from MT. Methods Observational and multicenter study of all consecutive patients undergoing P-PCI in five institutions. Results were compared with the design cohort and the performance of the DDTA was analyzed in all patients. Primary end-point of the analyses was TIMI 3 after MT; secondary endpoints were final TIMI 3, no-reflow incidence, in-hospital mortality and in-hospital major cardiovascular events (MACE). In-hospital prognosis was assessed by the Zwolle risk score. Results Three hundred forty patients were included in the validation cohort and no differences were observed as compared to the design cohort (618 patients) except for lower use of MT and higher IIb/IIIa inhibitors or drug-eluting stents. The probability of TIMI 3 after MT decreased as delay to P-PCI was higher. If DDTA score, MT was associated to TIMI 3 after MT (OR: 4.11) and final TIMI 3 (OR: 2.44). There was a linear and continuous relationship between DDTA score and all endpoints. DDTA score ≥ 4 was independently associated to lower no-reflow, in-hospital MACE or mortality. The lowest incidence of in-hospital mortality or MACE was in patients who had DDTA score ≥ 4 and Zwolle risk score 0–3. Conclusions MT is associated to higher rate of final TIMI3 in patients with the DDTA score ≥ 4. Patients with DDTA score ≥ 4 had lower no-reflow and in-hospital complications.pre-print1231 K