Hyperventilation testing in the diagnosis of vasospastic angina: A clinical review and meta‐analysis
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Given the limited access to invasive vasospastic reactivity testing in Western Countries, there is a need to further develop alternative non-invasive diagnostic methods for vasospastic angina (VSA). Hyperventilation testing (HVT) is defined as a class IIa recommendation to diagnose VSA by the Japanese Society of Cardiology. METHODS: In this systematic review and meta-analysis reported according to the PRISMA statement, we review the mechanisms, methods, modalities and diagnostic accuracy of non-invasive HVT for the diagnostic of VSA. RESULTS: A total of 106 articles published between 1980 and 2022 about VSA and HVT were included in the systematic review, among which 16 were included in the meta-analysis for diagnostic accuracy. Twelve electrocardiogram-HVT studies including 804 patients showed a pooled sensitivity of 54% (95% confidence intervals [CI]; 30%-76%) and a pooled specificity of 99% (95% CI; 88%-100%). Four transthoracic echocardiography-HVT studies including 197 patients revealed a pooled sensitivity of 90% (95% CI; 82%-94%) and a pooled specificity of 98% (95% CI; 86%-100%). Six myocardial perfusion imaging-HVT studies including 112 patients yielded a pooled sensitivity of 95% (95% CI; 63%-100%) and a pooled specificity of 78% (95% CI; 19%-98%). Non-invasive HVT resulted in a low rate of adverse events, ventricular arrhythmias being the most frequently reported, and were resolved with the administration of nitroglycerin. CONCLUSIONS: Non-invasive HVT offers a safe alternative with high diagnostic accuracy to diagnose VSA in patients with otherwise undiagnosed causes of chest pain.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,012 | 0,027 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,014 | 0,032 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».