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 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 | 0,023 | 0,033 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,005 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,002 |
| 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 | 0,002 |
| 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 ».