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Enregistrement W3164285626 · doi:10.1097/hco.0000000000000886

Myocardial infarction with nonobstructive coronary artery disease (MINOCA): a review of pathophysiology and management

2021· review· en· W3164285626 sur OpenAlexaff
Asim N. Cheema, Bobby Yanagawa, Subodh Verma, Akshay Bagai, Shuangbo Liu

Notice bibliographique

RevueCurrent Opinion in Cardiology · 2021
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCardiovascular Issues in Pregnancy
Établissements canadiensUniversity of ManitobaSt. Michael's HospitalSouthlake Regional Health Center
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPathophysiologyMedicineCardiologyMyocardial infarctionCoronary artery diseaseInternal medicineInfarctionDisease

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

PURPOSE OF REVIEW: Myocardial infarction with nonobstructive coronary artery disease (MINOCA) (≥ 50% stenosis) accounts for 5-8% of acute coronary syndrome (ACS) presentations. The demographic characteristics, risk factors, and management of patients with MINOCA differ from those with atherosclerotic ACS. The objective of this review is to provide a contemporary understanding of the epidemiology, pathophysiology, clinical presentation, and management of MINOCA. RECENT FINDINGS: MINOCA is increasingly being recognized as an important and distinct cause of myocardial infarction among patients presenting with ACS. The predominant pathophysiologic mechanisms of MINOCA include both coronary (epicardial vasospasm, coronary microvascular disorder, spontaneous coronary artery dissection, coronary thrombus/embolism) and noncoronary (Takotsubo cardiomyopathy, myocarditis) pathologies. Coronary imaging with intravascular ultrasound and optical coherent tomography, coronary physiology testing, and cardiac magnetic resonance imaging offers important investigative modalities to facilitate diagnosis for appropriate management of MINOCA patients. SUMMARY: MINOCA is an important cause of ACS observed in certain patients with unique challenges for diagnosis and management. A high index of suspicion and a comprehensive diagnostic evaluation are critical for early recognition and successful management.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,008

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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 Opus0,045
Tête enseignante GPT0,358
Écart entre enseignants0,313 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

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

En bref

Citations23
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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