Use of Preventive Medications in Patients With Nonobstructive Coronary Artery Disease: Analysis of the PROMISE Trial
Notice bibliographique
Résumé
BackgroundNonobstructive coronary artery disease (NOCAD) is commonly found on coronary computed tomography angiography (CCTA) during evaluation for coronary artery disease (CAD). There are no guidelines for the medical management of NOCAD, and practice is variable. We aimed to compare patterns of preventive medication use and continuation after identifying NOCAD vs normal coronaries or obstructive CAD on CCTA.MethodsWe analyzed data from the Prospective Multicenter Imaging Study for Evaluation of Chest Pain (PROMISE) trial dataset, restricted to patients with ≥2 follow-up visits after CCTA. We categorized patients as having either obstructive CAD, NOCAD, or normal coronaries. The primary outcome was the proportion of patients reporting continued use of combination preventive medications, defined as a statin, an antithrombotic, and a renin–angiotensin system blocker throughout follow-up after CCTA. Secondary outcomes included the proportion of visits reporting combination therapy and individual medications.ResultsWe included 4388 patients, with a mean follow-up of 2.3 years. Most patients had NOCAD (48.6%), with normal coronaries in 38.9%, and obstructive CAD in 10.1%. Among NOCAD patients, the mean age was 61 years, and 47.2% were women. A total of 9.1% of NOCAD patients continued combination therapy, vs 12.4% with obstructive CAD, and 3.3% with normal coronaries (P < 0.001), primarily due to lower use of statins and antithrombotic agents. Similarly, patients with obstructive CAD, NOCAD, and normal coronaries reported using combination therapy during a mean of 35%, 24%, and 9% of visits, respectively (P < 0.001).ConclusionsFew patients with NOCAD identified by CCTA used or continued combination preventive cardiovascular medications. Patients with NOCAD represent an at-risk population with potential for optimization of preventive medications.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».