Detection of Silent Myocardial Ischemia in Asymptomatic Diabetic Subjects
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To assess the prevalence and clinical predictors of silent myocardial ischemia in asymptomatic patients with type 2 diabetes and to test the effectiveness of current American Diabetes Association screening guidelines. RESEARCH DESIGN AND METHODS: In the Detection of Ischemia in Asymptomatic Diabetics (DIAD) study, 1,123 patients with type 2 diabetes, aged 50-75 years, with no known or suspected coronary artery disease, were randomly assigned to either stress testing and 5-year clinical follow-up or to follow-up only. The prevalence of ischemia in 522 patients randomized to stress testing was assessed by adenosine technetium-99m sestamibi single-photon emission-computed tomography myocardial perfusion imaging. RESULTS: A total of 113 patients (22%) had silent ischemia, including 83 with regional myocardial perfusion abnormalities and 30 with normal perfusion but other abnormalities (i.e., adenosine-induced ST-segment depression, ventricular dilation, or rest ventricular dysfunction). Moderate or large perfusion defects were present in 33 patients. The strongest predictors for abnormal tests were abnormal Valsalva (odds ratio [OR] 5.6), male sex (2.5), and diabetes duration (5.2). Other traditional cardiac risk factors or inflammatory and prothrombotic markers were not predictive. Ischemic adenosine-induced ST-segment depression with normal perfusion (n = 21) was associated with women (OR 3.4). Selecting only patients who met American Diabetes Association guidelines would have failed to identify 41% of patients with silent ischemia. CONCLUSIONS: Silent myocardial ischemia occurs in greater than one in five asymptomatic patients with type 2 diabetes. Traditional and emerging cardiac risk factors were not associated with abnormal stress tests, although cardiac autonomic dysfunction was a strong predictor of ischemia.
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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 | 0,005 |
| 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 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| 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 ».