denne systematiske oversiktsprotokollen er rapportert i henhold Til den Foretrukne Rapporteringsposter For Systematisk Gjennomgang OG Meta-Analyse Protokoller (PRISMA-P) uttalelse . Gjennomgangsprotokollen ble registrert på PROSPERO-nettstedet (http://www.crd.york.ac.uk/PROSPERO/display_record.php?ID=CRD42017084400) 19. desember 2017 (CRD42017084400). Alle metodiske verktøy som skal brukes i denne gjennomgangen er godkjent Av Cochrane Prognose Methods Group.

Kriterier for vurdering av studier for denne gjennomgangen

inklusjons-og eksklusjonskriteriene for denne gjennomgangen er oppsummert nedenfor.

Typer studier

Originale forskningsartikler om ekstern validering av HJERTESCORE vil være kvalifisert for denne gjennomgangen. Derivasjon og intervallvalideringsstudier vil bli ekskludert. Randomiserte kontrollerte studier, prospektive observasjonsstudier og retrospektive observasjonsstudier vil bli vurdert for inklusjon. For at en retrospektiv studie skal inkluderes, må sakkyndige av pasientens anamnese og EKG være blinde for UTFALLET av MACE. Hvis dette ikke er tydelig angitt i studiens metodikk, vil forfattere bli kontaktet for å avklare om sakkyndige var passende blindet. Hvis usikkerhet om blinding vedvarer etter et forsøk på å kontakte studieforfattere, vil studien bli ekskludert fra denne oversikten. Det vil ikke være noen begrensninger på språk eller tidsramme for publisering.

typer deltakere

Studier som evaluerer pasienter med MULIG ACS (Se Tabell 4) ved første legevurdering i EN ED eller brystsmerter enhet vil bli vurdert for inkludering. Brystsmerter enheter finnes i noen, men ikke alle jurisdiksjoner. Disse enhetene er vanligvis plassert i ELLER nær ED og gi en innstilling for observasjon og undersøkelse av akutte brystsmerter pasienter . Siden vår interessepopulasjon inkluderer alle pasienter som presenterer EN ED med mulig ACS, evaluerer studier bare en undergruppe av interessepopulasjonen (f. eks. kun pasienter med HJERTE score 0-3) vil bli ekskludert. På samme måte vil studier som ikke inkluderer alle pasienter som opprettholder EN MACE mens DE er I ED eller brystsmerter, også bli utelukket. Et unntak vil bli gjort dersom en studie utelukker pasienter med bestemt STEMI eller ACS ved innledende vurdering da diagnostisk usikkerhet mangler, og disse pasientene blir vanligvis umiddelbart overført til nærmeste hjertekateteriseringsanlegg.

typer intervensjoner

ALLE pasienter må ha EN hjertescore bestemt ved bruk av data innhentet ved den første legevurderingen.

typer sammenligninger

typene sammenligninger gjelder ikke.

typer av utfallsmål

Primære utfall

det primære utfallet vil være MACE innen 6 uker etter INNLEDENDE ED eller brystsmerter enhet vurdering. Store uønskede hjertehendelser er et sammensatt utfall som omfatter død, MI, PCI eller CABG. Det primære utfallet vil bli stratifisert AV HJERTE score 0-3 og HJERTE score 4-10.

hensikten MED HJERTESCOREN er å identifisere en lavrisikogruppe av pasienter som trygt kan slippes ut FRA ED. HJERTE score 0-3 representerer lavrisikogruppen som definert i prediksjonsmodellens avledningsstudie. Forfatterne Av mai 2017-gjennomgangen var enige om denne stratifiseringsmetoden, og identifiserte dermed 4101 av 11.217 (36.6%) pasienter som lav risiko i analysen . Den samlede prevalensen av MACE hos disse 4101 pasientene var 1,6% (95% KI 1,2–2,0%). Dette virker som et fornuftig risikonivå for å starte en felles kliniker-pasientbeslutning om utslipp versus fortsatt sykehusobservasjon eller undersøkelse. Mens alternative stratifiseringsstrategier kan redusere risikoen for MACE ytterligere, må dette balanseres ved å utsette en høyere andel pasienter for unødvendig observasjon og undersøkelse.

Sekundære utfall

Sekundære utfall vil være død innen 6 uker etter FØRSTE ED eller brystsmerter enhet vurdering og MI innen 6 uker etter første ED eller brystsmerter enhet vurdering. Hvis en studie ikke inneholder tilstrekkelig informasjon til å bestemme sekundære utfall, vil forfatterne bli kontaktet. Hvis denne informasjonen ikke er tilgjengelig etter forsøk på å kontakte studieforfattere, vil studien bli ekskludert fra sekundær utfallsanalyse. Sekundære utfall vil også bli stratifisert AV HJERTE score 0-3 og HJERTE score 4-10.

søkemetoder for identifisering av studier

Flere strategier vil bli brukt til å identifisere potensielt relevante studier, inkludert elektroniske søk, håndsøk i referanselister og konferanseprosedyrer, og kontakte innholdseksperter. Et foreløpig søk ble gjennomført 28.November 2017. Det endelige søket vil bli gjennomført i juli 2018.

Elektroniske søk

det elektroniske databasesøket vil omfatte følgende:

• MEDLINE ved Hjelp Av PubMed;

• EMBASE ved Hjelp Av OvidSP;

• Kumulativ Indeks For Sykepleie Og Alliert Helselitteratur (CINAHL);

• Web Of Science (wos) (alle databaser);

• Cochrane Central Register of Controlled Trials (CENTRAL);

• Cochrane Database Of Systematic Reviews (Cdsr);

• NHS Database Of Abstracts av vurderinger av effekter (dare); og

• NIHR health technology assessment (HTA) program.

ClinicalTrials.gov, ISRCTN-registret, Verdens Helseorganisasjon International Clinical Trials Registry Platform (ICTRP) og PROSPERO vil bli søkt etter upubliserte og pågående studier. Databaser vil bli søkt ved hjelp av fritekst begrepene «HJERTE score «eller» HJERTE pathway » uten felt, språk, eller dato for publisering begrensninger. Søkestrategien med tilhørende foreløpige resultater er gitt I Tilleggsfil 1: Vedlegg S1.

Ytterligere søkestrategier

Referanselister for primærstudier som er kvalifisert for inklusjon og oversiktsartikler vil bli gransket for å identifisere potensielt relevante henvisninger. Konferanseprosedyrer fra Canadian Association Of Emergency Physicians (CAEP), American College Of Emergency Physicians (ACEP), Society For Academic Emergency Medicine (SAEM) og International Conference on Emergency Medicine (ICEM) vil bli håndsøkt. Konferansen proceedings search vil være begrenset til å starte i 2008, året HJERTET score ble først utledet og publisert

datainnsamling og analyse

Utvalg av studier

Resultater fra søkestrategier vil bli kombinert i en referanse manager program med duplikater ekskludert. To forfattere (CB, CT) vil utføre tittel og abstrakt screening, unntatt åpenbart ikke kvalifiserte studier. Fra de potensielt relevante artiklene som er identifisert, vil to forfattere (CB, CT) uavhengig utføre fulltekstgjennomgangene og velge studier for inklusjon ved hjelp av et standardisert inklusjonsskjema for artikkel (Se tilleggsfil 1: Vedlegg S2). Uenigheter vil bli løst ved diskusjon for å nå konsensus eller tredjeparts bedømmelse (TH). En liste over inkluderte studier vil bli fullført (Se tilleggsfil 1: Vedlegg S3).

data extraction and management

To forfattere (CB, CT) vil uavhengig trekke ut data fra de inkluderte studiene ved hjelp av et elektronisk data extraction skjema (Se Tilleggsfil 1: Vedlegg S4). Uenighet som ikke løses ved konsensus vil bli avgjort av en tredje forfatter (TH). Datautvinningsskjemaet er Basert På Sjekklisten For Kritisk Vurdering og Datautvinning For Systematiske Oversikter av Prediksjonsmodelleringsstudier (CHARMS) , modifisert i henhold til omfanget av denne gjennomgangen (dvs.eksterne valideringsstudier). Denne sjekklisten gir et rammeverk for å trekke ut viktig informasjon fra studier av prediksjonsmodeller.

Vurdering av risiko for systematiske skjevheter i inkluderte studier

for å vurdere risiko for systematiske skjevheter i enkeltstudier vil Verktøyet Quality in Prognosis Studies (QUIPS) for prognostiske studier bli brukt . Fem bias-domener (Se Tabell 5) vil bli vurdert til å ha lav, moderat eller høy risiko for bias i HENHOLD TIL QUIPS-verktøykriterier. To uavhengige granskere (CB, CT) vil vurdere hver inkluderte studie for bias. Uenigheter vil bli løst ved diskusjon eller tredjeparts bedømmelse (TH). Resultater fra risiko for skjevhet vil bli presentert i tabellformat med fargekoding for enkel visualisering.

Dataanalyse og målinger av prediksjonsmodellytelse

Beskrivende statistikk vil bli presentert som middel med standardavvik (SD) og medianer med interkvartile områder (SD).iqr). Resultatene i denne gjennomgangen er dikotomiske og vil bli presentert som samlede prevalenser, Mantel-Haenszel risk ratio (RRs) og absolutte risikoreduksjoner (ARRs) med 95% konfidensintervall (KI). Prediksjonsmodellens ytelse vil bli oppsummert ved hjelp av tiltak for diskriminering, kalibrering og en beslutningskurveanalyse (dca).

Diskriminering refererer til en prediksjonsmodell evne til å skille mellom pasienter som utvikler og ikke utvikler utfallet . I sammenheng med denne gjennomgangen primære utfallet, c-statistikken gir sannsynligheten for en tilfeldig valgt pasient som opplevde EN SEPTER hadde en høyere risiko HJERTE score enn en pasient som ikke hadde opplevd EN SEPTER. C-statistikken er lik arealet under roc-kurven (receiver operating characteristic).

Kalibrering refererer til en modells nøyaktighet av forventede risikosannsynligheter, noe som indikerer i hvilken grad forventede og observerte utfall er enige . Oppsummering estimater av kalibrering er vanskelig fordi kalibrering tomter er ofte ikke presentert, og studier har en tendens til å rapportere ulike typer sammendragsstatistikk i kalibrering . Som et resultat vil kalibrering bli kvantifisert ved individuell studie og sammendrag observert til forventede hendelsesforhold (o:e hendelsesforhold) med 95% konfidensintervall stratifisert MED hjertescore på 0-3 og 4-10. Summary o: E events ratio gir en grov indikasjon på total modellkalibrering over hele spekteret av forventede risikoer .Decision curve analysis (Dca) er en metode for å evaluere et prognostisk verktøy med konkurrerende fordeler og skader på tvers av en rekke pasientpreferanser og risikotoleranser . Beslutningen om å observere eller fortsette å undersøke en pasient med MULIG ACS avhenger av hvor trygg klinikeren er i pasientens prognose, effekten og komplikasjonene av ytterligere observasjon eller undersøkelse, og pasientens vilje til å akseptere byrden av en observasjon eller undersøkelsesplan som kan være unødvendig. FOR å løse disse kliniske beslutningsutfordringene bruker DCA et mål som kalles terskelsannsynlighet .i denne gjennomgangen representerer terskelsannsynligheten sannsynligheten FOR MACE der en person mener at skadene av unødvendig observasjon eller undersøkelse (f. eks. koronarangiogram) hvis mace ikke vil forekomme, er lik fordelene ved observasjon eller undersøkelse hvis MACE vil oppstå (f.eks. tidlig anerkjennelse og behandling av MI eller obstruktiv kranspulsårssykdom ved PCI eller CABG). Sannsynlighetsgrensen vil variere fra individ til individ. Dersom ytterligere observasjon eller undersøkelse oppfattes av en pasient å ha høy verdi og minimal sykelighet, ulempe og kostnad, vil terskelsannsynligheten for å fortsette med denne forvaltningsplanen være lav. Omvendt, hvis denne planen oppfattes å være minimal effektiv eller forbundet med bivirkninger, vil terskelsannsynligheten være høy . Terskelsannsynligheter gir dermed et rammeverk for behandling av fordeler og skader i en pasient-sentrert, bevisbasert klinisk beslutning.

denne gjennomgangen DCA vil sammenligne følgende tilnærminger: (1) observere eller undersøke alle pasienter presentere TIL ED med mulig ACS uavhengig AV HJERTE score eller (2) observere eller undersøke bare de pasienter med HJERTE score 4-10. I DENNE DCA er det ønskelige resultatet eller» fordelen » ytterligere observasjon eller undersøkelse for de pasientene som vil ha EN MACE (true positives). Det uønskede utfallet eller» skade » er ytterligere observasjon eller undersøkelse for de pasientene som ikke vil ha EN MACE (falske positiver). Netto fordel ble beregnet ved å bestemme forskjellen mellom forventet fordel og forventet skade. Den forventede fordelen er representert av andelen pasienter som vil ha EN MACE og bli observert eller undersøkt (sann positiv rate). Forventet skade representeres ved å multiplisere den falske positive frekvensen med en vektingsfaktor basert på pasientens terskelsannsynlighet (Se Fig. 3) .

for eksempel, hvis en pasients terskelsannsynlighet for EN SEPTER er 10%, vil vektingen av faktor brukt på andelen pasienter observert eller undersøkt som ikke vil ha en mace ville være 0,1/0,9, eller en niende. Dette minimerer effekten av falske positive resultater fordi byrden av en unødvendig behandlingsplan oppfattes av pasienten å være lav. Grafisk er DCA uttrykt som en kurve, med en netto fordelskår på den vertikale aksen og risikotærskler på den horisontale aksen. Denne analysen er ment å bidra til å skreddersy klinisk beslutningstaking til en individuell pasients terskelsannsynlighet.

Vurdering av heterogenitet

Heterogenitet vil bli vurdert ved å analysere metodisk, klinisk og statistisk mangfold.

Metodisk mangfold vurderes primært ut fra risiko for skjevheter i HENHOLD TIL QUIPS-verktøyet (Se Tabell 5). Sensitivitetsanalyser vil bli utført for å vurdere robusthet av resultater etter å ha tatt hensyn til virkningen av subjektive metodiske forutsetninger og inkludering av studier med høy risiko for skjevhet (se avsnittet «Sensitivitetsanalyse»).Forventede kilder til viktig klinisk mangfold inkluderer variabel baseline risiko FOR MACE, bruk av konvensjonelle / moderne versus høysensitiv troponin analyser, og deltar kliniker versus forsker eller ikke-behandlende kliniker bestemt HJERTE score. Undergruppeanalyser vil bli utført for å undersøke effekten av klinisk heterogenitet (se avsnittet» undergruppeanalyser»).

Statistisk heterogenitet vil bli vist visuelt i skogplott, med dårlig overlapping av konfidensintervaller for resultatene av individuelle studier som indikerer tilstedeværelsen av heterogenitet . Mer formelt vil statistisk heterogenitet bli vurdert ved hjelp av chi-squared (χ 2) test og I2 statistikk. Den χ 2-testen vurderer om observerte forskjeller i resultatene er kompatible med sjanse alene . En lav p-verdi (eller stor χ 2 statistikk) gir bevis på variasjon i effektestimater utover sjanse . I2-statistikken kvantifiserer prosentandelen av total variabilitet i effektestimater som skyldes heterogenitet i stedet for tilfeldighet . En grov guide til tolkning av i2-statistikken er som følger: 0 til 40% er kanskje ikke viktig, 30 til 60% kan representere moderat heterogenitet, 50 til 90% kan representere betydelig heterogenitet, og 75 til 100% representerer betydelig heterogenitet . Det er utfordringer med å tolke i2-statistikken i sammenheng med prognostiske studier, hvor store utvalgsstørrelser av inkluderte studier gir svært smale konfidensintervaller. Som et Resultat kan i2 for samlede risikoestimater være ekstremt høye selv i nærvær av beskjeden inkonsekvens i risikoestimater mellom individuelle studier . Hvis statistisk signifikant og betydelig heterogenitet eksisterer(P < 0.10 og I2 > 75%) og en meta-analyse anses likevel som hensiktsmessig, begrunnelse for å utføre en meta-analyse med potensielle forklaringer for statistisk heterogenitet (f.eks. forskjeller i forekomst av MACE mellom studier) vil bli utforsket.

Vurdering av rapporteringsskjevheter

Rapporteringsskjevheter oppstår når formidling av forskningsresultater påvirkes av resultatenes natur og retning . En traktplott vil bli generert dersom minst 10 studier er inkludert i meta-analysen, med tiltak av effektstørrelse plottet på den horisontale aksen og standardfeilene til disse tiltakene plottet på den vertikale aksen. For å evaluere rapportering skjevheter, trakt tomten symmetri vil bli visuelt inspisert, med tiltak av effektstørrelse plottet på den horisontale aksen og standard feil av disse tiltakene plottet på den vertikale aksen. Bevis på små studieeffekter vil bli vurdert Med Eggers test og visuelt vist som En Eggers plot.

datasyntese

Meta-analyser som implementerer en tilfeldig effektmodell vil bli utført. Eksterne valideringsstudier varierer vanligvis i design, utførelse og case-mix . Tilfeldige effektmodeller tillater tilstedeværelse av heterogenitet mellom studier ved å anta at effektene som estimeres i ulike studier ikke er identiske, men følger en viss fordeling . Mantel-Haenszel rr-og ARR-analyser vil bli utført ved Hjelp Av Revman-programvare (Review Manager). Sammendrag ROC kurve Og c-statistikk, samlet O:E hendelsesforhold, OG dca-analyser vil bli gjennomført ved Hjelp Av Stata/Ic-programvare som bruker midas-og DCA-kommandoer .

subgruppeanalyser

da prognostisk ytelse av hjertescore hos pasienter som presenterer FOR ED med mulig ACS kan avhenge av baseline risiko FOR MACE, troponinanalysen som benyttes, og som bestemmer HJERTESCORE, vil følgende subgruppeanalyser bli utført: (1) lav versus middels versus høy baseline risiko FOR MACE, (2) konvensjonell/moderne versus høy følsomhet troponin assay (Se Tabell 6) brukt, og (3) behandlende kliniker bestemt versus forsker eller ikke-behandlende kliniker bestemt HJERTE score. Disse undergruppene ble valgt for å maksimere generaliserbarheten av resultatene til variable ED kliniske tilnærminger og populasjoner.

Sensitivitetsanalyse

en sensitivitetsanalyse er en gjentakelse av en meta-analyse, som erstatter alternative beslutninger eller verdier som er subjektive i naturen . For eksempel har noen etterforskere avveket fra definisjonen av en LAVRISIKO HJERTE score som beskrevet i score derivasjon studie (HJERTE score 0-3), i stedet for å definere lav risiko som DE med HJERTE score 0-2 . Det har også vært variable tilnærminger til utfallsmåling, med noen studier som standardiserte en observasjonsperiode eller flere troponinmålinger uavhengig AV HJERTESCORE (lavere risiko for skjevhet) og andre studier som overlater beslutningen til behandlende lege (høyere risiko for skjevhet). På samme måte vurderer NOEN HJERTE score studier det primære utfallet av MACE på 30 dager, mens andre vurderer for dette resultatet ved 6 uker . For å teste robustheten av denne gjennomgangen funn, vil følgende sensitivitetsanalyser bli utført: (1) lav versus moderat versus høy risiko for skjevhet vurdering, (2) LAVRISIKO HJERTE score på 0-2 versus 0-3, og (3) primært utfall AV MACE vurdert ved 30 dager versus 6 uker.