Optimizing Screening and Management of Asymptomatic Coronary Artery Disease in Patients With Stroke and Patients With Transient Ischemic Attack
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND AND PURPOSE: The feasibility of implementing an expert consensus guideline recommending use of a stroke patient's profile to manage undiagnosed coronary artery disease remains unclear. METHODS: Following a guideline-based algorithm, we screened consecutive patients with ischemic stroke and patients with transient ischemic attack for asymptomatic coronary artery disease using the Framingham Heart Study Coronary Risk Score (FCRS) cutoff of high risk (> or = 20%) for experiencing a hard coronary artery disease event over a 10-year period. Patients with high FCRS received dobutamine stress echocardiogram outpatient screening, additional treatment (beta-blocker), or further management (cardiologist referral). RESULTS: From July 2004 to September 2007, among 693 patients, 501 (72%) met study criteria, of which 80 (16%) had FCRS > or = 20%. Elevated serum glucose, nonhigh-density lipoprotein, triglycerides, homocysteine, glycosylated hemoglobin as well as large vessel atherosclerotic stroke mechanism were more frequent in high versus low FCRS patients (P<0.05). Among high FCRS patients, 35 (44%) had dobutamine stress echocardiogram performed. Leading reasons for dobutamine stress echocardiogram nonperformance were patient noncompliance (42%) and primary care physician refusal (33%). CONCLUSIONS: Screening for coronary artery disease risk using FCRS is feasible in hospitalized patients with stroke, but outpatient adherence to stress testing is challenging largely due to patient and primary care physician-related factors.
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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 | 0,001 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».