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赛义德Safari, Hamid Kariman Sepideh Harati Alireza Baratloo Mehdi Pishgahi, ”验证EGSYS分数预测心原性晕厥”,急诊医学国际, 卷。2015年, 文章的ID515370年, 5 页面, 2015年。 https://doi.org/10.1155/2015/515370
验证EGSYS分数预测心原性晕厥
文摘
介绍。评价准则的晕厥研究(EGSYS)旨在区分晕厥的心脏和非心脏原因。本研究旨在评价预测模型的准确性。方法。在这未来的横断面研究,筛选的性能特征EGSYS-U(一元)和EGSYS-M(多元)预测晕厥患者的心脏晕厥计算指的是急诊科(ED)。结果。198例患者平均年龄为59.26±19.5年进行评估(62.3%的男性)。115名(58.4%)患者被诊断出患有心脏晕厥。ROC曲线下的面积是0.818(95%置信区间:0.75—-0.87)EGSYS-U为0.805 (95% CI: 0.74—-0.86) EGSYS-M ()。两模型的最佳分界点3所示。敏感性和特异性分别为86.08%(95%置信区间:78.09—-91.59)和68.29%(95%置信区间:56.97—-77.86)EGSYS-U和91.30%(95%可信区间:84.20 - -95.52)和57.32%(95%置信区间:45.92—-68.02)EGSYS-M,分别。结论。这项研究的结果证明了可接受的精度EGSYS评分在预测心原性晕厥的原因3分界点。看来,在日常实践中使用此模型可以帮助医生选择风险,妥善分流病人。
1。介绍
晕厥是一个短暂的意识丧失,姿势,负责约5%的急诊(ED)推荐(1]。这个症状有广泛的原因从非严肃可能致命的(2- - - - - -8]。准确原因预测和选择合适的方法对这些病人已经历史挑战医生(9]。晕厥的原因可以大致分为心脏和非心脏。通常,心原性晕厥患者有更高的死亡率,不管他们的年龄2]。临床和心电图(ECG)发现在晕厥的分类可以帮助心脏来源(1,10]。在一些发达国家,晕厥单位负责管理这些病人,已有效地减少不必要的住院治疗(1,4,5]。然而,在大多数国家,这些单位无法建立和简单的策略用于治疗病人。这些策略之一是使用临床风险分层规则如旧金山晕厥规则,短期预后的晕厥(步骤),和评价的指导方针在晕厥的研究(EGSYS) [5,9,11- - - - - -18]。这些模型预测病人的结果,而EGSYS设计区分晕厥的心脏和非心脏原因。在这个模型中,提高患者得分基于风险的存在与否等因素异常心电图结果,心悸,沉淀或诱发因素,自主前驱症状。更高的分数是有利于心脏的原因。先前的研究引入EGSYS作为一个有效的和敏感的心原性晕厥的预测工具3,12]。队列研究,delrosso等人这个模型的敏感性和特异性均被报道为92%和69%,分别为(12]。基于上述观点,本研究旨在验证EGSYS成绩分化的心脏和非心脏原因晕厥。
2。方法
这个潜在的横断面进行验证研究晕厥患者称为ED三大学医院,德黑兰,伊朗,2012年3月至2013年3月。本研究的目的是评估的准确性EGSYS成绩预测的心原性晕厥。协议的研究伦理委员会批准Shahid Beheshti医学研究人员遵守赫尔辛基宣言的原则。知情同意书是获得所有的患者进行了研究。所有患者> 18岁,将在24小时内症状开始,都包括在内。受试者连续登记使用非概率抽样,Sepideh Harati常规12小时期间居住变化(白天还是晚上)的直接监督下主治医生值班。病人,不给他们的同意或晕厥的起源是未知的,被排除在外。最初,患者身体检查了急诊医学高级居民(Sepideh Harati)和他们的人口数据(年龄、性别)以及EGSYS风险因素(表2)记录使用预先设计检查表(1]。然后,最后导致晕厥病人进行随访(心脏或非心血管)含量进行了测定。晕厥的原因很清楚在他们的病人住院治疗,从病人的记录的数据文件。前放电情况下,诊断和确认计划等额外的门诊测试电生理研究中,在研究中心,使用电话随访患者或其家庭医生负责。因此,随访期内变化在某些情况下从一个星期到一个月。接下来,单变量和多变量EGSYS分数计算出所有的病人。由一个独立的心脏病患者的ecg解释谁是忽视病人的临床状态和诊断。最终决定的可能的心脏原因晕厥了基于超声心动图结果,压力测试,延长霍尔特心电图监测、和电生理学的研究。在正常心脏评估的情况下,可能的神经原因排除使用倾斜试验,脑成像和颈按摩7]。原点是报告为未知如果上述评估是正常的。
2.1。EGSYS计算分数
首先,风险因素表中列出的存在2评估每个病人。然后,计算分数之和为每个病人。那些总分≥3被认为是存在心脏引起的风险。
2.2。定义
自研究旨在验证研究delrosso et al。12),所有的术语和定义是基于原来的推导研究。(我)心电图异常被认为是存在的一个或多个以下异常:心动过缓(< 40打/分钟),ST改变(> 1毫米高度或抑郁),QT延长(440毫秒),室性心动过速,房室传导阻滞(第二个或第三个学位)、病窦综合征、阵发性室上心律失常心室和快速,窦停顿了一下,和速度故障。(2)诱发或诱发因素被认为是存在一个或多个以下异常:温暖的地方,拥挤的地方,长时间站立,过度劳累,餐后,颈部转动,晕厥而坐,仰卧位,或直立,晕厥在努力,努力后晕厥。(3)前驱症状和体征被认为是存在的一个或多个以下异常:视力模糊、头晕、出汗、心悸、恶心、呕吐、腹部不适、虚弱,感觉冷,感觉温暖,震颤,打哈欠,苍白、红肿或脸色发白。
2.3。统计分析
所需的精度考虑灵敏度90%,5%,和95%可信区间(CI),最低样本量计算是138例。筛选的性能特征EGSYS评分(敏感性、特异性、正面和负面预测值和积极的和消极的可能性比率)心原性晕厥的预测计算使用SPSS 21.0版。接受者操作特征(ROC)曲线下的面积和95%置信区间被用来找到最好的分界点,模型的准确性。被认为是显著的。
3所示。结果
206名患者进行评估;然而,8例,平均年龄(75.0%的男性)被排除在外,由于不明原因晕厥。没有错过或死亡病例患者的随访期间发生的。EGSYS-M分数的排除患者≤2。最后,198名患者的平均年龄年(范围:13 - 98)是参与研究的男性(62.3%)。表1显示了参与者的基线特征。EGSYS风险因素的频率如表所示2。115名(58.4%)患者被诊断出患有心脏和83年(41.6%)和非心血管起源。EGSYS危险因素的比较之间的心脏和非心脏晕厥可以在表中找到3。意味着EGSYS-U和EGSYS-M分数(最小−4和最大10)(分别为最小−2和最大10)。意味着EGSYS-M和EGSYS-U分数的心脏和非心脏原因和(),和(),分别。图1显示了比较2提到的ROC曲线模型。ROC曲线下的面积是0.818(95%置信区间:0.75—-0.87)EGSYS-U为0.805 (95% CI: 0.74—-0.86) EGSYS-M ()。最佳截断点这两种模型是估计≥3。表4总结了筛选2提到的模型的性能特点。在≥3分界点,敏感性和特异性分别为86.08%(95%置信区间:78.09—-91.59)和68.29%(95%置信区间:56.97—-77.86)EGSYS-U和91.30%(95%可信区间:84.20 - -95.52)和57.32%(95%置信区间:45.92—-68.02)EGSYS-M,分别。
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| 值提出了均值±标准差或数量和百分比。 |
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存在一个或多个心电图异常中列出的定义。 中定义的方法。 中定义的方法。 #总分≥3表明患者存在心脏引起的风险。 1在晕厥Study-Univariate EGSYS-U:评估指导方针。 2在晕厥Study-Multivariate EGSYS-M:评估指导方针。 3或:优势比。 4置信区间:置信区间。 |
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在晕厥Study-Univariate评估指导方针。 |
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在晕厥Study-Univariate EGSYS-U:评估指导方针。 2在晕厥Study-Multivariate EGSYS-M:评估指导方针。 3置信区间:置信区间。 |
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4所示。讨论
基于这项研究的结果,EGSYS分数≥3分界点显示可接受的心原性晕厥患者筛查的敏感性。之间没有显著性差异是单变量和多变量模型。意味着EGSYS分数的患者心脏原因明显高于(约两倍)。晕厥的临床研究结果的价值和特点在预测病人的结果评估在不同的研究(12,18,19]。此外,各种临床决策规则为这个目的设计和验证(5,9,11- - - - - -18]。其中,EGSYS声称能够区分心脏晕厥的原因和非心脏原因。在153名患者在2008年的一项研究显示,EGSYS区分心原性晕厥是一种有效的工具,减少不必要的住院治疗和改善教育管理(18]。delrosso等人在2008年的一项研究也表明,EGSYS高灵敏度在预测心脏晕厥的原因(12]。一个月和两年的结果评估2010年465晕厥患者(EGSYS-2研究)表明增加患者的死亡率更高的EGSYS分数(19]。一个队列研究的结果估计EGSYS预测死亡率和坏结果的敏感性为80%和56%,分别为(20.]。在目前的研究中,最佳分界点区分心脏晕厥的原因对单变量和多变量模型是≥3,这是符合先前的研究结果(12,18]。ROC曲线下的面积在本研究的模型是80%以上,代表一个好水平的准确性。EGSYS风险因素中,最高的优势比属于心电图异常(11.27),心悸(7.48),和视力模糊(5.12)低于这些值在delrosso等人的研究中,除了心电图异常。关于高百分比的心脏发生的原因与先前的研究相比,(12,21,应该提到两点:(1)抽样不是人口普查,(2)数据采集的终点是达到至少138例心脏晕厥;因此,这一发现是心原性晕厥的发病率无关。
限制。为本研究样本量估计有138例心原性晕厥,但是,最后,研究完成了115例。因为这项研究基于99.99%的力量比较平均EGSYS分数的心脏和非心脏组织,上述缺陷对研究的结果没有影响。另一方面,它应该考虑一些晕厥患者从未被称为ED由于快速改善的临床状态,其中大部分可能有良性非心脏原因。这可以改变参与者的构成的心脏发生的原因和影响的结果。因此,我们需要全面的多中心研究能够归纳结果。此外,评估患者的短期和长期的结果可以帮助更充分和准确的决策。
5。结论
这项研究的结果证明了可接受的精度EGSYS评分在预测心原性晕厥的原因≥3分界点。之间没有显著差异单变量和多变量模型。看来,在日常实践中使用该预测模型可以帮助医生选择的病人和适当的风险分类进行进一步的评估。
关键要素
一个可以找到以下。(1)EGSYS分数可以预测心原性晕厥的原因与可接受的精度。(2)最好的切割点模型为此分数≥3。(3)有单变量和多变量模型之间没有显著差异。(4)它可能是有用的晕厥患者的分流。
信息披露
本文已经从博士Sepideh Harati的专业论文。
利益冲突
作者宣称没有利益冲突。
作者的贡献
所有作者的作者遇到了四个推荐标准由国际医学期刊编辑委员会(ICMJE)。
确认
作者要感谢所有的医务人员和应急部门人员在伊玛目侯赛因,Loghman哈基姆和Shohadaye Tajrish医院,导致不同地区的研究。
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