Apical ballooning syndrome or takotsubo cardiomyopathy: a systematic review
Notice bibliographique
Résumé
AIMS: To clarify the major features of the apical ballooning syndrome, we performed a systematic review of the existing literature. METHODS AND RESULTS: Review of all relevant case series using the MEDLINE and EMBASE databases resulted in the identification of 14 studies. These studies suggest that the apical ballooning syndrome accounts for approximately 2.0% of ST-segment elevation infarcts, with most cases described in post-menopausal women. The most common clinical presentations are chest pain and dyspnoea, reported in 67.8 and 17.8% of the patients, respectively. Cardiogenic shock (4.2% of the patients) and ventricular fibrillation (1.5%) were not infrequent. ST-segment elevation was reported in 81.6% of the patients, T wave abnormalities in 64.3%, and Q waves in 31.8%. Cardiac biomarkers were usually mildly elevated, as reported in 86.2% of the patients. Typically, patients had left ventricular (LV) dysfunction on admission, with mean ejection fraction ranging from 20 to 49%. However, over a period of days to weeks, all patients experienced dramatic improvement in LV function. The onset of symptoms was often preceded by emotional (26.8%) or physical stress (37.8%). Norepinephrine concentration was elevated in 74.3% of the patients. Prognosis was generally excellent, with full recovery in most patients. In-hospital mortality was 1.1%. Only 3.5% of the patients experienced a recurrence. CONCLUSION: Clinicians should consider this syndrome in the differential diagnosis of patients presenting with chest pain, especially in post-menopausal women with a recent history of emotional or physical stress.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,014 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,007 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,014 | 0,013 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».