Consensus statement on cardiovascular risk stratification and aggressive management of chronic coronary syndromes
Notice bibliographique
Résumé
Cardiovascular diseases (CVDs) are responsible for 17.5 million deaths globally, and India is more susceptible to coronary artery disease (CAD) than its western counterparts because of certain challenges such as suboptimal management, increased healthcare costs, and physicians undermining the extent of limitation in angina patients. All of these could be resolved by employing strategies starting with accurate diagnosis to timely implementation of aggressive management techniques to contain morbidity and mortality. Pan India, experts from the field of cardiology came together in order to discuss risk stratification and aggressive management of chronic coronary syndromes (CCS). The expert consensus laid down a path of recommendations considering the prevailing healthcare service infrastructure, local evidence-based studies and key international guidelines. With the wide diversity in terms of geographical distribution in India and the risk factors presented across various divisions of the population, risk stratification is necessary for prompt identification and subsequent management of CCS. In this consensus, various risk stratification techniques such as risk stratification based on ventricular function, electrocardiogram (ECG), stress echocardiography (ECHO), the Duke treadmill score (DTS), and myocardial perfusion imaging (MPI) were discussed. After risk stratification, the consensus focused on aggressive management of CVDs with therapeutic optimization for various types of patient profiles such as revascularization for stable angina and angina with comorbidities (diabetes and renal failure), apart from emphasis on various medications and their roles in ameliorating disease symptoms.
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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 | 0,031 | 0,056 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,006 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,004 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,007 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,014 | 0,017 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,006 |
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 ».