Recognition of acute myocardial infarction caused by spontaneous coronary artery dissection of first septal perforator
Notice bibliographique
Résumé
AIMS: Spontaneous coronary artery dissection (SCAD) diagnosis is challenging as angiographic findings are often subtle and differ from coronary atherosclerosis. Herein, we describe characteristics of patients with acute myocardial infarction (MI) caused by first septal perforator (S1) SCAD. METHODS AND RESULTS: Patients were gathered from SCAD registries at Minneapolis Heart Institute and Vancouver General Hospital. First septal perforator SCAD prevalence was 11 of 1490 (0.7%). Among 11 patients, age range was 38-64 years, 9 (82%) were female. Each presented with acute chest pain, troponin elevation, and non-ST-elevation MI diagnosis. Initial electrocardiogram demonstrated ischaemia in 5 (45%); septal wall motion abnormality was present in 4 (36%). Angiographic type 2 SCAD was present in 7 (64%) patients with S1 TIMI 3 flow in 7 (64%) and TIMI 0 flow in 2 (18%). Initial angiographic interpretation failed to recognize S1-SCAD in 6 (55%) patients (no culprit, n = 5, septal embolism, n = 1). First septal perforator SCAD diagnosis was established by review of initial coronary angiogram consequent to cardiovascular magnetic resonance (CMR) demonstrating focal septal late gadolinium enhancement with corresponding oedema (n = 3), occurrence of subsequent SCAD event (n = 2), or second angiogram showing healed S1-SCAD (n = 1). Patients were treated conservatively, each with ejection fraction >50%. CONCLUSION: First septal perforator SCAD events may be overlooked at initial angiography and mis-diagnosed as 'no culprit' MI. First septal perforator SCAD prevalence is likely greater than reported herein and dependent on local expertise and availability of CMR imaging. Spontaneous coronary artery dissection events may occur in intra-myocardial coronary arteries, approaching the resolution limits of invasive coronary angiography.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,006 |
| 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 | 0,001 |
| 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 ».