Anomalous aortic origin of a coronary artery: learning from the past to make advances in the future
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE OF REVIEW: To review anomalous aortic origin of a coronary artery (AAOCA) anatomy, prevalence, mechanism and risk of ischemia, presentation, evaluation, management, and future directions. RECENT FINDINGS: Although most anatomic variants of AAOCA are benign, a small number are associated with increased risk of sudden death. A complete evaluation, including the use of advanced noninvasive imaging and provocative testing should be performed on nearly every patient with AAOCA. On the basis of recent studies, the ischemic risk appears to be greatest with a left anomalous coronary artery but an anomalous right coronary artery is not benign. Other risk factors include: a left anomalous coronary with an intramural course, high take-off, or slit-like orifice, and a right anomalous coronary with a longer intramural course. Exercise restriction is rarely recommended. Management primarily consists of nonoperative care, or surgical repair in those who are symptomatic or who have high-risk variants. Surgery itself continues to evolve; however, it is not benign, with a higher than expected chance of morbidity. SUMMARY: Advances have been made over the past decade regarding management of patients with AAOCA; however, the mechanism of ischemia and ability to predict risk is still incompletely understood. Management decisions should be based on anatomy, results of investigations, and shared decision-making with patients and their families. Surgery may be recommended for those at higher risk and should be done at centers experienced in AAOCA surgery. Future research should be collaborative in order to share experiences and insights to help advance our understanding of risk and ultimately to improve patient management.
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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 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 ».