Chest pain symptoms during myocardial infarction in patients with and without diabetes: a systematic review and meta-analysis
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Chest pain (CP) is key in diagnosing myocardial infarction (MI). Patients with diabetes mellitus (DM) are at increased risk of an MI but may experience less CP, leading to delayed treatment and worse outcomes. We compared the prevalence of CP in those with and without DM who had an MI. METHODS: The study population was people with MI presenting to healthcare services. The outcome measure was the absence of CP during MI, comparing those with and without DM. Medline and Embase databases were searched to 18 October 2021, identifying 9272 records. After initial independent screening, 87 reports were assessed for eligibility against the inclusion criteria, quality and risk of bias assessment (Strengthening the Reporting of Observational Studies in Epidemiology and Newcastle-Ottawa criteria), leaving 22 studies. The meta-analysis followed Meta-analysis Of Observational Studies in Epidemiology criteria and reported according to Preferred Reporting Items for Systematic Reviews and Meta-Analyses guidelines. Pooled ORs, weights and 95% CIs were calculated using a random-effects model. RESULTS: This meta-analysis included 232 519 participants from 22 studies and showed an increased likelihood of no CP during an MI for those with DM, compared with those without. This was 43% higher in patients with DM in the cohort and cross-sectional studies (OR: 1.43; 95% CI: 1.26 to 1.62), and 44% higher in case-control studies (OR: 1.44; 95% CI: 1.11 to 1.87). CONCLUSION: In patients with an MI, patients with DM are less likely than those without to have presentations with CP recorded. Clinicians should consider an MI diagnosis when patients with DM present with atypical symptoms and treatment protocols should reflect this, alongside an increased patient awareness on this issue. PROSPERO REGISTRATION NUMBER: CRD42017058223.
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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 | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,009 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| 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 | 0,001 |
| 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 ».