A contemporary presentation of the incidence and management of spontaneous coronary artery dissection (SCAD) in New Zealand: an ANZACS-QI study
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background/Purpose Spontaneous coronary artery dissection (SCAD) is an underdiagnosed and poorly understood condition that frequently affects younger women without cardiovascular risk factors. In this project we aimed to describe the present landscape of SCAD in New Zealand (NZ). Methods All patients in NZ who were admitted to hospital with a diagnosis of Acute Coronary Syndrome (ACS) from July 2019 to December 2020 and underwent coronary angiography were identified from the All NZ Coronary Syndrome Quality Imporvment (ANZACS-QI) registry. Results Of 12,053 patients admitted to hospital with an ACS, 122 had SCAD (1.0%). 80% of those with SCAD were female, with mean age of 57 years, and fewer traditional cardiovascular risk factors. Non-ST elevation myocardial infarction was the most common presentation (82.0%), while 16.4% presented with ST elevation myocardial infarction. The majority of patients were managed conservatively (91.8%) while 8.2% underwent PCI. 56.6% of SCAD patients had normal LV function. Nearly 80% of patients were discharged on Acetylsalicylic acid (ASA) therapy, while 60.7% had a P2Y12 inhibitor. Beta blockers, Statins and ACEI/ARB were part of the management strategy in 62.5%, 59.8% and 42.6% of patients respectively while 47.5% had a combination of all 3. Amongst 122 patients, only 1 in-hospital death and 1 inpatient recurrent MI occurred, with 3 patients having bleeding of any kind. Conclusion In NZ, incidence of SCAD is approximately 1%. Most patients affected in NZ are female with fewer traditional cardiovascular risk factors. Management is predominantly conservative, and there is a low rate of early adverse outcomes. Funding Acknowledgement Type of funding sources: None.
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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) | 0,000 | 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 ».