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Enregistrement W2981924706 · doi:10.1093/eurheartj/ehz748.0147

2389Survival after myocardial infarction with non-obstructive coronary arteries (MINOCA) - A comprehensive systematic review and meta-analysis

2019· article· en· W2981924706 sur OpenAlexaff
Sivabaskari Pasupathy, Bertil Lindahl, Paul E. Litwin, Rosanna Tavella, Mathew Williams, Tracy Air, Raffaele Marfella, Kevin R. Bainey, Karam Alzuhairi, Harmony R. Reynolds, Nina Johnston, Andrew Kerr, John F. Beltrame

Notice bibliographique

RevueEuropean Heart Journal · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCardiovascular Disease and Adiposity
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineMyocardial infarctionInternal medicineMeta-analysisCardiologyOdds ratioConfidence intervalCoronary artery diseaseCohortCoronary arteriesArtery

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Introduction Myocardial Infarction (MI) with Non-Obstructive Coronary Arteries (MINOCA) is now a recognised MI subtype. A 2013 systematic review of MINOCA literature indicated that MINOCA prognosis is favourable compared to those with MI and obstructive coronary artery disease (MICAD), but healthy controls were not included. With the growth of recent literature and evaluation of MINOCA prognosis, we performed an in-depth analysis of MINOCA prognosis, in relation to 1-year all-cause mortality and 1-year re-infarction compared with MICAD patients and a healthy cohort. Methods An unrestricted literature search was conducted on the terms “MI”, “non-obstructive”, “angiography” and “prognosis” using PubMed and Embase. Publications with non-consecutive recruitment, less than 100 MINOCA patients or selection bias (i.e. restricted age group) were excluded. MINOCA & MICAD were defined as the presence of an MI (as per the universal criteria) in the absence & presence of CAD (i.e. epicardial vessel with a stenosis ≥50% on angiography), respectively. The healthy cohort was defined as those with no history of cardiovascular diseases. Unpublished data were accumulated via the MINOCA Global Collaboration. Data from the included studies were pooled and analysed using DerSimonian-Laird random-effects meta-analysis. Heterogeneity was assessed using Cochran's Q and I2 statistics. Odds ratios (ORs), mean differences and 95% confidence intervals (CI) were calculated for proportion and continuous data respectively. Results The search identified 2889 unique publications, of which 27 included prognosis data. Of the 563660 consecutive MI patients, the overall pooled prevalence of MINOCA wasat 8.7% (95% CI: 7.5%-9.9%). The 1-year mortality and 1-year re-infarction data by diagnosis are presented in the table. Prognosis comparison by diagnosis MINOCA (n=41658) MINOCA vs MICAD MINOCA vs Healthy % (95% CI) MINOCA (n=16642) MICAD (n=174461) Mean difference or OR 95% CI MINOCA (n=8465) Healthy (n=33074) Mean difference or OR 95% CI Years or % (95% CI) Years or % (95% CI) Years or % (95% CI) Years or % (95% CI) Age 61 (60–62) 61 (59–63) 64 (63–66) 3.2 (2.2–4.2) 62 (57–66) 60 (58–63) 1.6 (−5–8.6) Female 51 (48–53) 51 (48–55) 28 (26–30) 2.8 (2.5–3.1) 56 (48–64) 38 (24–52) 2.2 (1.3–3.7) 1 year mortality 3.4 (2.9–4) 3.4 (2.9–3.9) 5.5 (4.7–6.2) 0.6 (0.5–0.7) 2.6 (1.2–4) 0.7 (0.5–1) 3.7 (1.7–8.2) 1 year Re-MI 2.7 (2.1–3.3) 2.8 (1.8–3.7) 5.7 (3.9–7.5) 0.5 (0.4–0.7) 3.5 (0–7) 0.3 (0–0.6) 14.1 (9.5–21.2) Conclusions This pooled analysis shows that MINOCA accounts for almost one in ten MI presentations. The risks of re-infarction and death among MINOCA patients are much higher than in healthy controls, but lower than for MICAD patients. Efforts are needed to improve understanding of the optimal management and secondary prevention strategies in this unique and heterogeneous population.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Méta-analyse · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,424
Score d'incertitude au seuil0,584

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,002
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,024
Tête enseignante GPT0,259
Écart entre enseignants0,235 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeMéta-analyse
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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