Advances in Treating Vasovagal Neurocardiogenic Syndrome: A Comprehensive Review of Medical Interventions
Notice bibliographique
Résumé
Neurocardiogenic vasovagal syndrome (VVS) is a common clinical condition that results in a transient loss of consciousness and inability to maintain posture, with a rapid and spontaneous recovery. Considering the technological advances regarding the effectiveness of different treatments for VVS, this article aims to review the treatment options available in the medical literature to better understand the treatment options and their potential benefits. This study is a literature review of the medical literature focused on publications from 2005 to 2022 related to the therapeutic management of VVS. Digital databases such as PubMed and SciELO were searched using the descriptors “vasovagal syncope”, “neurocardiogenic syncope” and “treatment of vasovagal syncope” to identify relevant studies. Orthostatic training (or tilt training) is a non-pharmacological approach that involves postural training performed through multiple sessions of orthostasis. Tilt training (TTr) proved to be an effective therapeutic method with long-term benefits in refractory patients. Pharmacological treatment should be considered in a case-by-case scenario. Cardioneuroablation is a procedure that has been shown to eliminate or significantly reduce the vagal response, leading to symptom relief in up to 75% of patients. Results showed that implementing a definitive pacemaker reduced symptoms in at least one-third of patients. In summary, treatment strategies for VVS are evolving with advances in medical research, allowing for a thorough analysis of each modality to determine its suitability. It is crucial to emphasize that the selection of treatment options should be evaluated by a specialist individually to ensure effective management of the patient’s clinical manifestations. Thus, available interventions have the potential to improve patient’s quality of life significantly.
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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 | 0,005 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 ».