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 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 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,002 | 0,001 |
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 ».