Coronary Slow Flow Is Associated with Anxiety and Depression but Not Adverse Childhood Experiences and Alexithymia
Notice bibliographique
Résumé
Objective: The literature concerning the association between coronary slow flow (CSF) and anxiety and depression is controversial. Furthermore; there is no existing data in the literature on the potential association between CSF and adverse childhood experiences or alexithymia. Methods: The participants underwent coronary angiography through femoral access. Coronary artery blood flow rate was evaluated quantitatively for each coronary artery according to the Thrombolysis in Myocardial Infarction frame count (TFC) method. CSF was diagnosed as a corrected TFC value >27 in at least one coronary artery during the imaging. Symptoms of anxiety and depression were assessed through the Hospital Anxiety and Depression Scale (HADS). Alexithymia and ACE were evaluated by the Twenty-item Toronto Alexithymia Scale (TAS-20) and the Childhood Trauma Questionnaire (CTQ). Results: The study participants were categorized into two groups: normal coronary flow (n = 58) and CSF (n = 18). Total HADS score; HADS anxiety subscale (HADS-A) score; and HADS depression subscale (HADS-D) score were determined as significant factors associated with CSF in univariate logistic regression analysis. However; the TAS-20 and CTQ scores showed no significant association with CSF. Multivariate regression analysis performed in separate models demonstrated that total HADS score (OR: 1.27; 95 CI%: 1.08–1.50; p = 0.003); HADS-A score (OR: 1.25; 95 CI%: 1.03–1.51; p = 0.019); and HADS-D score (OR: 1.36; 95 CI%: 1.06–1.74; p = 0.014) were independently associated with CSF in multivariate logistic regression analysis. Conclusions: Neither alexithymia nor ACE was associated with CSF. On the other hand; measures of both anxiety and depression assessed through HADS were independently associated with CSF. Future studies should address the major limitations of this study; such as the limited sample size; lack of structured diagnostic interview by a psychiatrist; and the lack of establishment of causality
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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 | 0,000 |
| 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 | 0,001 |
| 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 ».