Can Symptom Presentation Predict Unstable Angina/Non-ST-Segment Elevation Myocardial Infarction in a Moderate-Risk Cohort?
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Accurate recognition of acute coronary syndromes (ACS) on initial presentation is key to minimizing morbidity and mortality. The wide spectrum of symptom presentation in ACS complicates recognition. Unstable angina/non-ST-elevation myocardial infarction (UA/NSTEMI) may be particularly difficult to diagnose as patients often do not exhibit initial high-risk features, leaving the clinician with symptom presentation alone, on which to base decisions regarding further investigation and treatment. PURPOSE: The aim of this study was to compare typical symptom presentation (classic description of angina) and atypical presentation in a cohort presenting with symptoms suggestive of UA/NSTEMI. METHOD: A prospective cohort design was used to evaluate 100 patients enrolled in an Emergency Department Chest Pain Program. RESULTS: Although patients with typical presentation were more likely to have UA/NSTEMI, atypical presentation did not rule out this diagnosis. Of the 31 patients with UA/NSTEMI, most (n=23, 74.2%) had atypical symptoms. Male gender, symptom location, and history of ischemic heart disease were significantly associated with UA/NSTEMI. Of those with a final diagnosis of UA/NSTEMI, there was no difference in symptom presentation based on age or gender. CONCLUSION: Clinicians should not rely on classic descriptions of angina when evaluating patients suspected of UA/NSTEMI.
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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 | 0,005 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».