Defining Low Risk for Coronary Heart Disease among Women with Chest Pain Syndrome: A Prospective Evaluation
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: A better understanding of the clinical manifestations of coronary disease in women may lead to earlier recognition and better outcomes. METHODS: One hundred fifty-eight women coming to primary care physicians, emergency rooms, or cardiology clinics with undefined chest pain and at least two risk factors underwent detailed clinical evaluation of risk factor profile and symptom characteristics as well as stress testing. The significance of the presenting symptoms was evaluated on the basis of clinical events during an average 26.2 months of follow-up. Noncardiac pain was diagnosed on the basis of spontaneous resolution of symptoms, establishment of an alternative diagnosis, or negative coronary angiography. Cardiac chest pain was established by the development of cardiac clinical events or angiographic demonstration of coronary disease. RESULTS: Noncardiac chest pain was established in 128 (81%) patients. The remaining 30 (19%) either were found to have had cardiac chest pain or remain symptomatic without definitive diagnosis. Multivariate analysis revealed that noncardiac chest pain was best predicted by a combination of nondiabetic status and negative stress testing. The clinical characteristics of the chest pain syndrome were not significant contributors. CONCLUSIONS: In nondiabetic women with chest pain syndrome and at least two other cardiac risk factors, a negative stress test predicts a benign course in over 2 years of follow-up.
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».