Novel Concepts in the Management of Angina in Coronary Artery Disease
Notice bibliographique
Résumé
Coronary artery disease remains a condition with high prevalence and detrimental effects on the quality of life of affected individuals. Its most frequent manifestation, stable angina pectoris, may be challenging to manage despite the available antianginal pharmacotherapy and adequate risk factor control, especially in subjects not amenable to revascularization. In the direction of refractory angina pectoris, several approaches have been developed over the years with varying degrees of success. Among the most recognized techniques in managing angina is enhanced external counterpulsation, which utilizes mechanical compression of the lower extremities to increase blood flow to the heart. Moving to coronary sinus reduction, it leads to an increase in coronary sinus backward pressure, ultimately augmenting myocardial blood flow redistribution to ischemic regions and ameliorating chronic angina. Clinical trial results of the above-mentioned techniques have been encouraging but are based on small sample sizes to justify their widespread application. Other interventional approaches, such as transmyocardial laser revascularization, extracorporeal shockwave myocardial revascularization, and spinal cord stimulation, have been met with either controversial or negative results, and their use is not recommended. Lastly, angiogenic therapy with targeted intramyocardial vascular endothelial growth factor injection or CD34+ cell therapy may be beneficial and warrants further investigation. In this review, we summarize the current knowledge in the field of angina management, highlighting the potential and the gaps in the existing evidence that ought to be addressed in future larger-scale, randomized studies before these techniques can be safely adapted in the clinical practice of patients with refractory angina pectoris.
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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 | 0,001 |
| 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) | 0,000 | 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 ».