Diagnosis of patients with angina and non-obstructive coronary disease in the catheter laboratory
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Around 40% of all patients undergoing angiography are found to have normal coronary arteries or non-obstructive coronary artery disease (NOCAD). Despite the high prevalence, this is a group who rarely receive a definitive diagnosis, are frequently labelled and managed inappropriately and by and large, continue to remain symptomatic. Half of this group will have coronary microvascular dysfunction (CMD), associated with a higher rate of major adverse cardiovascular events; identifying CMD represents a therapeutic target of unmet need. As the pressure wire has revolutionised our ability to interrogate epicardial coronary disease during the time of angiography, measuring flow can similarly classify NOCAD during a single procedure. Assessment of flow is a function that is already integral to some pressure wires and furthermore, the familiarity and usage of the combined Doppler and pressure wire is rapidly increasing-these are techniques that readily lend themselves to the skillset of a practising interventional cardiologist. We present a structured algorithm designed for cardiologists who frequently encounter NOCAD in the catheter laboratory, identifying specific disease phenotypes within this heterogeneous population with linked therapy. This review paper clearly explains the rationale for this algorithm and outlines its applicability to routine clinical practice and also, the importance of phenotyping for future research. Ultimately, personalised therapy could improve outcomes for both patients and healthcare providers; while these approaches in turn will need robust evaluation to ensure that they improve both clinical outcomes and health economic benefits, this proposal will provide a framework for future trials and evaluations.
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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) | 0,001 | 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 | 0,000 | 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 découle