Abstract 11518: Incidence of Peripheral Arterial Disease in Patients With Coronary Artery Disease Following Cardiac Catheterization: A Prospective Observational Study
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: Peripheral arterial disease (PAD) is a common vascular condition affecting roughly 800,000 Canadians annually with up to 50% being asymptomatic. As such, PAD is underdiagnosed and undertreated, despite being an independent predictor of cardiovascular (CV) risk. Moreover, PAD is commonly seen in patients with coronary artery disease (CAD) due to their shared atherosclerotic pathophysiology. Our aim was to gain a better understanding of the incidence and symptomatology of PAD in patients with established CAD on coronary angiography. Methods: Prospective subjects with CAD demonstrated on coronary angiography were immediately screened for PAD at the Mazankowski Alberta Heart Institute Cardiac Catheterization Laboratory. Following consent, a bedside ankle-brachial-index (ABI) (Microlife WatchBP Office ABI) was performed and the Edinburgh Claudication Questionnaire (ECQ) (validated for PAD) was administered. PAD was defined as an ABI≤0.90. Results: We recruited 100 patients (67.5 age ± 9.5 years, 18.0% female) between June 2021 to April 2022. Eighteen subjects (18.0%) had PAD as demonstrated by an abnormal ABI. In those with diabetes (n=34), PAD was more frequent (26.5% vs. 14.1%, p=0.068). Kappa agreement between ECQ and ABI was 0.32. Conclusions: In a prospective cohort of angiographically confirmed CAD patients, one-quarter had ABI confirmed PAD (even more common in diabetics). The ECQ provided modest agreement with ABI suggesting many of these subjects are asymptomatic. ABI can be used as a simple non-invasive tool at the bedside following cardiac catheterization to screen for PAD which has implications on subsequent guideline-directed medical therapy.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,000 | 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 ».