[Extracorporeal cardiac shock wave therapy for treatment of coronary artery disease].
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To evaluate the feasibility and efficiency of extracorporeal cardiac shock wave therapy (CSWT) for treatment of coronary artery disease. METHODS: Twenty-five patients with 1 - 16 years history of chronic angina pectoris underwent the CSWT. Before and after the treatment, low-dose Dobutamine stress echocardiography and (99)Tc(m)-MIBI myocardial perfusion SPECT were applied to locate the ischemic segments, detect the viable myocardium and evaluate the effect of CSWT. Under the guidance of echocardiography, CSWT was applied in R-wave-triggered manner with low energy (0.09 mJ/mm(2)) at 200 shoots/spot for 9 spots (-1-0-+1 combination). Patients were divided group A and group B. Sixteen patients in group A were applied 9 sessions on 29 segments within 3 month and nine patients in group B were applied 9 sessions on 13 segments within 1 month. Ten chronic angina pectoris patients receiving standard medication served as controls. RESULTS: All patients completed the 9 sessions without procedural complications or adverse effects. CSWT significantly improved symptoms as evaluated by NYHA, Canadian Cardiovascular Society (CCS) class sores, Seattle angina questionnaire (SAQ), 6-min walk and the use of nitroglycerin (P < 0.05). CSWT also improved myocardial perfusion and regional myocardium function as evaluated by rest SPECT and stress peak systolic strain rate (PSSR) (P < 0.01). Myocardial perfusion improvement was more significant in group A compared with group B (1.21 ± 0.86 vs. 0.83 ± 0.80, P < 0.01). All parameters remained unchanged in control group during follow up. CONCLUSION: These preliminary results indicate that CSWT is safe and effective on ameliorating anginal symptoms for chronic angina pectoris patients.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 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 | 0,000 | 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 ».