Spontaneous Coronary Artery Dissection Across the Health Care Pathway: A National, Multicenter, Patient‐Informed Investigation
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Clinical practice guidelines for the management and convalescence of patients with spontaneous coronary artery dissection (SCAD) have yet to be developed. The targeted content, delivery, and outcomes of interventions that benefit this population remain unclear. Patient-informed data are required to substantiate observational research and provide evidence to inform and standardize clinical activities. METHODS AND RESULTS: Patients diagnosed with SCAD (N=89; 86.5% women; mean age, 53.2 years) were purposively selected from 5 large tertiary care hospitals. Patients completed sociodemographic and medical questionnaires and participated in an interview using a patient-piloted semistructured interview guide. Interviews were transcribed and subjected to framework analysis using inductive and then deductive coding techniques. Approximately 1500 standard transcribed pages of interview data were collected. Emotional distress was the most commonly cited precipitating factor (56%), with an emphasis on anxiety symptoms. The awareness and detection of SCAD as a cardiac event was low among patients (35%) and perceived to be moderate among health care providers (55%). Health care providers' communication of the prognosis and self-management of SCAD were perceived to be poor (79%). Postevent psychological disorders among patients were evident (30%), and 73% feared recurrence. Short- and longer-term follow-up that was tailored to patients' needs was desired (72%). Secondary prevention programming was recommended, but there were low completion rates of conventional cardiac rehabilitation (48%), and current programming was deemed inadequate. CONCLUSIONS: This early-stage, pretrial research has important implications for the acute and long-term management of patients with SCAD. Additional work is required to validate the hypotheses generated from this patient-oriented research.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».