Heart rate variability and turbulence to determine true coronary artery disease in patients with ST segment depression without angina during exercise stress testing
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: ST segment depression without angina during an exercise stress test causes diagnostic problems, particularly in non-diabetic patients. Heart rate variability (HRV) and heart rate turbulence (HRT) are used to evaluate the changes in cardiac autonomic functions and are also both decreased in patients with coronary artery disease. The aim of this study was determine the values of HRV and HRT that discriminate true coronary artery disease from false positive stress test results. METHODS: Ninety non-diabetic patients who underwent diagnostic coronary angiography (CA) due to suspected coronary artery disease after ST segment depression without angina during an exercise stress test were enrolled in the study. Prior to CA, 24 hour ambulatory electrocardiogram recordings were taken and HRV and HRT parameters were calculated. RESULTS: Patients were divided into three groups according to the severity of their coronary lesions: (group 1 normal, group 2 non-obstructive and group 3 obstructive. There were no differences among the groups with regards to age, sex, medical history, medications, systolic and diastolic blood pressures, body mass index, fasting glucose, anemia and thyroid status, lipid profile and creatinine clearance. HRV parameters and turbulence slope (TS) were significantly lower while turbulence onset (TO) was significantly higher in group 3 than groups 1 and 2. According to the cut-off values calculated using ROC analysis, SDNN≤69.63 msec, TO > 0.14%, and TS≤2.78 msec/RR have high diagnostic accuracy for predicting obstructive coronary artery disease. CONCLUSION: HRV and HRT parameters may provide additional information for discriminating between patients who do and do not truly need CA.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,002 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».