The Importance of Nontraditional and Sex-Specific Risk Factors in Young Women With Vasomotor Nonobstructive vs Obstructive Coronary Syndromes
Notice bibliographique
Résumé
Background: Heart disease is the leading cause of premature death for women in Canada. Ischemic heart disease is categorized as myocardial infarction (MI) with no obstructive coronary artery disease (MINOCA), ischemia with no obstructive coronary arteries (INOCA), and atherosclerotic obstructive coronary artery disease (CAD) with MI (MI-CAD) or without MI (non-MI-CAD). This study aims to study the prevalence of traditional and nontraditional ischemic heart disease risk factors and their relationships with (M)INOCA, compared to MI-CAD and non-MI-CAD in young women. Methods: olumbia (SAVEBC). Univariable and multivariable regression models were applied to investigate associations of risk factors with odds of (M)INOCA, MI-CAD, and non-MI-CAD. Results: A total of 254 women enrolled between 2015 and 2022 were analyzed, as follows: 77 with INOCA and 37 with MINOCA from the registry, and 66 with non-MI-CAD and 74 with MI-CAD from the study. Regression analyses demonstrated that migraines and preeclampsia or gestational hypertension were the most significant risk factors, with a higher likelihood of being associated with premature (M)INOCA, relative to obstructive CAD. Conversely, the presence of diabetes and a current or previous smoking history had the highest likelihood of being associated with premature CAD. Conclusions: The risk factor profiles of patients with premature (M)INOCA, compared to obstructive CAD, have significant differences.
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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 | 0,000 | 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 ».