CORONARY ANGIOGRAPHIC CHARACTERISTICS OF CORONARY ARTERY DISEASE IN YOUNG ADULTS UNDER AGE FORTY YEARS COMPARE TO THOSE OVER AGE FORTY
Notice bibliographique
Résumé
Objective: To compare the coronary angiographic characteristics of coronary artery disease in young patients of less than and equal to 40 years of age with those of more than 40 years of age. Patients and Methods: Observational study conducted from Sept to Jan 2003-2004. A total of 299 patients of Coronary Artery Disease were included in the study. 102 patients were in less than and equal to 40 years of age (group 1) and 197 patients were in greater than 40 years of age (group II).All patients were selected according to inclusion and exclusion criteria. All demographic and clinical variables and laboratory investigations were recorded for each patient. Coronary angiographic characteristics were recorded and analyzed for each group. Results: Study result showed that more patients in group I had single vessel disease than patients in group II 39% vs 15% respectively, which was statistically significant P=0.001, while patients in group II had more double, triple and LM disease as compared to group I 35% vs 20% (P=0.04), 25% vs 12% (P=0.03) and 9% vs 2% (P=0.03) respectively. There was statistically no significant difference between the groups in terms of baseline demographic and clinical variables except for angina class and DM. Group I had more angina class- I patients 51% vs 25% than group II (P=0.003), while group II had more patients with DM 36% vs 14% than in group I (P=0.002). There was no difference between the groups in terms of length of lesions and types of lesions determined by coronary angiography and predilection for invovment. The most common effected vessel was LAD followed by RCA and CX. Conclusion: It is evident from present study that young patients of CAD have less extensive disease. CAD in young person is more prevalent in those who smoke and had deranged lipid profile.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».