原題
Prediction of mortality, bleeding, and ischaemic events in patients with cancer and acute coronary syndrome: a model development and validation study.
背景:急性冠症候群(ACS)を呈する癌患者の死亡、出血、及び虚血リスクを予測するための標準化されたツールはない。本研究は、このようなスコアを開発することを目的とした。
方法:英国、スウェーデン、およびスイスからの1,017,759のACSプレゼンテーションを使用して、機械学習競合リスクモデルが英国でトレーニングされ、6か月の全原因死亡率、大出血、および虚血性イベントを予測し、外部で検証された。
結果:ONCO ACSスコアでは、腫瘍の種類、診断からの経過時間、転移、年齢、ヘモグロビン、心拍数、eGFR、BMI、Killip分類、心停止、および最近の大出血を用いる。6ヵ月間のtAUCs(内部)は0.84、0.70、および0.79であり、外部検証では同程度のパフォーマンス、良好なキャリブレーション、および臨床有用性が示された。ほとんどの患者は侵襲的管理およびクロピドグレルによる長期DAPTに適格であった。
結論:ONCO ACSは、ACSを有する癌患者における競合するリスクのバランスをとるための有効で実用的なツールである。
Journal: Lancet (CiteScore 2022: 133.2)
DOI: 10.1016/S0140-6736(25)02020-3
PMID: 41620233
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