Coronary artery disease in patients with cancer: challenges and opportunities for improvement
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE OF REVIEW: Coronary artery disease (CAD) is a common comorbidity in patients with cancer. We review shared risk factors between the two diseases and cancer treatments that increase the risk of CAD. We also discuss outcomes and management considerations of patients with cancer who develop CAD. RECENT FINDINGS: Several traditional and novel risk factors promote the development of both CAD and cancer. Several cancer treatments further increase the risk of CAD. The presence of cancer is associated with a higher burden of comorbidities and thrombocytopenia, which predisposes patients to higher bleeding risks. Patients with cancer who develop acute coronary syndromes are less likely to receive timely revascularization or appropriate medical therapy, despite evidence showing that receipt of these interventions is associated with substantial benefit. Accordingly, a cancer diagnosis is associated with worse outcomes in patients with CAD. The risk-benefit balance of revascularization is becoming more favorable due to the improving prognosis of many cancers and safer revascularization strategies, including shorter requirements for dual antiplatelet therapy after revascularization. SUMMARY: Several factors increase the complexity of managing CAD in patients with cancer. A multidisciplinary approach is recommended to guide treatment decisions in this high-risk and growing patient group.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 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 ».