Clinical Profile of Young Women with CAD
Notice bibliographique
Résumé
Background: Coronary artery disease (CAD) is the most common cause of mortality in India.Deaths due to CAD occur 5-10 years earlier in the Indians than in Western countries.Coronary artery disease (CAD) in young women, who are previously considered as low risk group, is on rise now due to various reasons.This study is aimed to find out the incidence of CAD in young women admitted for evaluation of chest pain.Methods: The data of women suspected to have CAD and underwent CAG over a period of 2 years were retrospectively analyzed.The discharge summaries, coronary angiograms and angiogram reports were studied to get information about clinical and angiographic profiles of these women in the "young group" (age < 50 years)Results: Study showed normal epicardial coronaries in 174 (49.8 %) women, non-significant lesion in 80 (23.2%) women, and intermediate lesion in 21 (6%) women and obstructive CAD in 75 (21 %) women.There were 48 (15.77 %) women with SVD, 16 (3.15%) women with DVD, 11(2.8%)women with TVD.Conclusion: There is an alarming increase in the proportion of young women angiographically diagnosed to have significant coronary artery disease.The atherosclerotic burden is greater in elderly women than young women as understood from the higher prevalence of obstructive coronary artery disease in elderly group.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| 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) | 0,004 | 0,001 |
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.
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».