Societal, occupational, and economic considerations for women with (M)INOCA: a narrative review
Notice bibliographique
Résumé
Cardiovascular disease is one of the leading causes of mortality in women, despite underrepresentation in the medical literature. Women have higher rates of ischemia and no obstructive coronary artery disease (INOCA) and myocardial infarction with no obstructive coronary artery disease (MINOCA) compared to men. The aim of this review is to describe the occupational, economic, and psychosocial factors which disproportionately impact women with (M)INOCA. Relevant databases including MEDLINE, EMBASE, and CINAHL were searched using keywords related to ischemic heart disease, nonobstructive coronary syndromes, (M)INOCA, women's health, questionnaires and surveys, cohort studies, workplace outcomes, and health costs. This narrative review includes key findings from 50 articles that fit the inclusion criteria. Sex-based differences among patients with nonobstructive coronary syndromes are discussed in the context of health care service utilization, working status, and job characteristics. Despite lower mortality rates, nonobstructive coronary syndromes are associated with a large burden of clinical, functional, and economic implications. Women face significant morbidity, productivity losses, and early exit from the workforce. Existing literature focuses on ischemic heart disease as an entity without specific attention to (M)INOCA, and recent health economic studies are lacking. Despite growing recognition of (M)INOCA endotypes and improved diagnostic modalities, its economic and societal impacts remain under-researched, highlighting the need for validated tools to measure work impairment. Collaborative efforts including workplace and employer participation are needed to address work-related outcomes. Researchers and institutions need to consider the interplay of sex-based differences and societal impacts on women. Int J Occup Med Environ Health. 2025;38(3):207-221.
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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) | 0,002 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».