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Background: The optimal strategy for identification of hemodynamically stable patients with acute pulmonary embolism (PE) at risk for death and clinical deterioration remains undefined. Objectives: We aimed to assess the performances of currently available models/scores for identifying hemodynamically stable patients with acute, symptomatic PE at risk of death and clinical deterioration. Methods: This was a prospective multicenter cohort study including patients with acute PE (NCT03631810). Primary study outcome was in-hospital death within 30 days or clinical deterioration. Other outcomes were in-hospital death, death, and PE-related death, all at 30 days. We calculated positive and negative predictive values, c-statistics of European Society of Cardiology (ESC)-2014, ESC-2019, Pulmonary Embolism Thrombolysis (PEITHO), Bova, Thrombo-embolism lactate outcome study (TELOS), fatty acid binding protein, syncope and tachicardia (FAST), and National Early Warning Scale 2 (NEWS2) for the study outcomes. Results: In 5036 hemodynamically stable patients with acute PE, positive predictive values for the evaluated models/scores were all below 10%, except for TELOS and NEWS2; negative predictive values were above 98% for all the models/scores, except for FAST and NEWS2. ESC-2014 and TELOS had good performances for in-hospital death or clinical deterioration (c-statistic of 0.700 and 0.722, respectively), in-hospital death (c-statistic of 0.713 and 0.723, respectively), and PE-related death (c-statistic of 0.712 and 0.777, respectively); PEITHO, Bova, and NEWS2 also had good performances for PE-related death (c-statistic of 0.738, 0.741, and 0.742, respectively). Conclusion: In hemodynamically stable patients with acute PE, the accuracy for identification of hemodynamically stable patients at risk for death and clinical deterioration varies across the available models/scores; TELOS seems to have the best performance. These data can inform management studies and clinical practice.
Identification of hemodynamically stable patients with acute pulmonary embolism at high risk for death: external validation of different models
Becattini C.;Vedovati M. C.;Colombo S.;Vanni S.;Abrignani M. G.;Scardovi A. B.;Marrazzo A.;Borselli M.;Barchetti M.;Fabbri A.;Dentali F.;Maggioni A. P.;Agnelli G.;Gulizia M. M.;Di Lenarda A.;Enea I.;Maggioni A. P.;Pomero F.;Ruggeri M. P.;Lucci D.;Duranti M.;Guercini F.;Groff P.;Verso M.;Fabbri G.;Savoia M.;Baldini E.;Mecatti B. B.;Bianchini F.;Ceseri M.;Gonzini L.;Gorini M.;Lorimer A.;Orsini G.;Tricoli M.;Cimini L. A.;Becattini C.;Agnelli G.;Cesarini V.;Sanna M.;Pepe G.;Marchetti C.;Roldan M. O.;Lenzi L.;Cozzio S.;Tomio P.;Diamanti M.;Beltrame A.;Glinski L.;Treleani M.;Coppa A.;Vanni S.;Bartalucci P.;Taccone A.;Costacurta C.;Bortolotti P.;Bortolussi M.;De Vecchi M.;Zanardi F.;Greco I.;Cosentini R.;Gerloni R.;Artusi N.;Cominotto F.;Sisto U. G.;Picariello C.;Roncon L.;Maddalozzo A.;Nitti C.;Riccomi F.;Buzzo M.;Bassanelli G.;Savonitto S.;Bianchi A.;Bilato C.;Lobascio I.;Dalla Valle C.;Pomata D. P.;Giostra F.;Tinuper A. L.;Zalunardo B.;Visona A.;Panzavolta C.;Novelli A.;Bertini A.;Granai C.;Colombo S.;Periti E.;Bonacchini L.;Abrignani M. G.;Casciolo M. F.;D'Amato A.;Scardovi A. B.;Ricci R.;Iosi S.;Fontana M. C.;Marrazzo A.;Borselli M.;Di Fusco S. A.;Colivicchi F.;Enea I.;Triggiani M.;Papa I.;Pasini G. F.;Fioravanti C.;Panarello S.;Raggi F.;Marzolo M.;Cuppini S.;Milan M.;Barchetti M.;De Laura D.;Caldarola P.;Fiorini R.;Rastelli G.;Ameri P.;La Malfa G.;Cinelli F.;Sganzerla P. C.;Ubaldi S.;Sanchez F. A.;Forgione C.;Cuccia C.;Predieri S.;Fusco S.;Mumoli N.;Porta C.;Romei M.;Lucidi M.;Romaniello A.;Volpe M.;Mogni P.;Pizzolato E.;Martino G. P.;Bitti G.;Righini G.;Bandiera G.;Pennacchio E.;Limauro S.;Dachille A.;Ignone G.;Fuscaldo G. F.;De Rosa F. M.;Vazzana N.;Chesi G.;Di Filippo F.;Pierpaoli L.;Corapi A.;Vatrano M.;Angotti C.;Baccetti F.;Harari S. A.;Luisi F.;Daghini E.;De Curtis E.;Luca F.;Ciancia F.;Blandizzi S.;Lettica G. V.;D'Orazio S.;Cosmi F.;Zaccaroni S.;Silingardi M.;Valeriano V.;Pugliese F. R.;Murgia A. P.;Parpaglia P. P.;Martinelli L.;Caponi C.;Clemente M. A.;Ciccarone A.;Bongarzoni A.;Garagiola M.;Leone M. C.;Veropalumbo M. R.;Sacco M.;Morella P.;Dorigoni S.;Peterlana D.;Di Paola R.;Felis S.;Correale M.;Brunetti N. D.;Petrelli G.;Feliziani F. T.;Mastroiacovo D.;Romualdi R.;Pasin F.;Bonardi S.;Delfino P.;Scifo C.;Savioli G.;Ceresa I. F.;Galeotalanza M.;Benazzi B.;Porzio M.;Rosini F.;Ancona C.;Verrelli C.;Pasini A. F.;Dalle Carbonare L.;Bozza N.;Nacci F.;Scarabelli M. A.;Amico F.;Marchesi C.;Mazzone A.;Di Tommaso R.;Cocco F.;Pezzuto G.;Luciani A.;Zamboni P.;Muriago M.;Del Pesce L.;Lucarini A. R.;Guglielmelli E.;Vannucchi V.;Moroni F.;Fichera D.;Malatino L.;Sgroi C.;Morana I. M.;Cicero S.;La Rosa D.;Mete F.;Gino M.;De Palma A.;Alessandri M.;Maestripieri V.;Battocchio M.;De Santis M. T.;Saladini F.;Corsi D. C.;Macarone Palmieri N.;Pierfranceschi M. G.;Palmonari V.;Fontanella L.;Airoldi L.;Bonocore M.;Paliani U.;Prat L. I.;Chiecchi L.;Cuonzo M.;Paludo A.;Padula D.;Antonelli A.;Bicchi M.;Tota G.;Ariello M.;Sai R.;Civita M.;Tucci M.;Barbati G.;Conti M.;Cettina R.;Magnani O.;Levato M.;Gessi V.;De Rui M.;Bellizzi A.;Farneti L.;Salomone P.;Mannarini A.;Grifoni E.;Del Ghianda S.;Campodonico J.;De Cesare N.;Mutone D.;Pasoli P.;Meloni S.;Frenda A.;Viola G.;Torromeo C.;Campana C.;Pistone M. C.;Caravita S.;La Creta C. P.;Miscio F.;Loreno M.;Fenu P.;Mazzetti M.;Rossini D.;Brunacci M.;Capuano A.;Tagliamonte G.;Pinelli M.;Ballocca F.;Parca G.;Pasini S. M.;Maragno M. G.;Vecchi F.;Mancinelli L.;Cavalli A.;Di Mare F.;Conficoni E.;Miceli R.;Pecoraro R.;Fonti C.;Pegoraro S.;Piccinni G. C.;Caruso G.;Boriani G.;Lanzillotta P.;Piccolo P.;Calo L.;Stolfo D.;Mangiacapra S.;Marziali A.;Volponi M. C.;Querci G.;Terribile R.;Menabue M.;Fiorentini A.;Musci R. L.;Uras S.;Cicini M. P.;Manetti S.;Francese G. M.;Melchio R.;Scorpiglione N.;Carrara D.;Pani A.;Morisco C.;Rodolico M.
2024-01-01
Abstract
Background: The optimal strategy for identification of hemodynamically stable patients with acute pulmonary embolism (PE) at risk for death and clinical deterioration remains undefined. Objectives: We aimed to assess the performances of currently available models/scores for identifying hemodynamically stable patients with acute, symptomatic PE at risk of death and clinical deterioration. Methods: This was a prospective multicenter cohort study including patients with acute PE (NCT03631810). Primary study outcome was in-hospital death within 30 days or clinical deterioration. Other outcomes were in-hospital death, death, and PE-related death, all at 30 days. We calculated positive and negative predictive values, c-statistics of European Society of Cardiology (ESC)-2014, ESC-2019, Pulmonary Embolism Thrombolysis (PEITHO), Bova, Thrombo-embolism lactate outcome study (TELOS), fatty acid binding protein, syncope and tachicardia (FAST), and National Early Warning Scale 2 (NEWS2) for the study outcomes. Results: In 5036 hemodynamically stable patients with acute PE, positive predictive values for the evaluated models/scores were all below 10%, except for TELOS and NEWS2; negative predictive values were above 98% for all the models/scores, except for FAST and NEWS2. ESC-2014 and TELOS had good performances for in-hospital death or clinical deterioration (c-statistic of 0.700 and 0.722, respectively), in-hospital death (c-statistic of 0.713 and 0.723, respectively), and PE-related death (c-statistic of 0.712 and 0.777, respectively); PEITHO, Bova, and NEWS2 also had good performances for PE-related death (c-statistic of 0.738, 0.741, and 0.742, respectively). Conclusion: In hemodynamically stable patients with acute PE, the accuracy for identification of hemodynamically stable patients at risk for death and clinical deterioration varies across the available models/scores; TELOS seems to have the best performance. These data can inform management studies and clinical practice.
mortality; pulmonary embolism; right ventricle; risk stratification
Becattini, C.; Vedovati, M. C.; Colombo, S.; Vanni, S.; Abrignani, M. G.; Scardovi, A. B.; Marrazzo, A.; Borselli, M.; Barchetti, M.; Fabbri, A.; Dent...espandi
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simulazione ASN
Il report seguente simula gli indicatori relativi alla propria produzione scientifica in relazione alle soglie ASN 2023-2025 del proprio SC/SSD. Si ricorda che il superamento dei valori soglia (almeno 2 su 3) è requisito necessario ma non sufficiente al conseguimento dell'abilitazione. La simulazione si basa sui dati IRIS e sugli indicatori bibliometrici alla data indicata e non tiene conto di eventuali periodi di congedo obbligatorio, che in sede di domanda ASN danno diritto a incrementi percentuali dei valori. La simulazione può differire dall'esito di un’eventuale domanda ASN sia per errori di catalogazione e/o dati mancanti in IRIS, sia per la variabilità dei dati bibliometrici nel tempo. Si consideri che Anvur calcola i valori degli indicatori all'ultima data utile per la presentazione delle domande.
La presente simulazione è stata realizzata sulla base delle specifiche raccolte sul tavolo ER del Focus Group IRIS coordinato dall’Università di Modena e Reggio Emilia e delle regole riportate nel DM 589/2018 e allegata Tabella A. Cineca, l’Università di Modena e Reggio Emilia e il Focus Group IRIS non si assumono alcuna responsabilità in merito all’uso che il diretto interessato o terzi faranno della simulazione. Si specifica inoltre che la simulazione contiene calcoli effettuati con dati e algoritmi di pubblico dominio e deve quindi essere considerata come un mero ausilio al calcolo svolgibile manualmente o con strumenti equivalenti.
