Clinical characteristics and outcomes in Takotsubo syndrome vs. spontaneous coronary artery dissection: a systematic review and meta-analysis
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Although a large body of literature describes Takotsubo syndrome (TTS) and spontaneous coronary artery dissection (SCAD) as having overlapping clinical features and benign outcome measures, they differ significantly in their pathophysiological mechanisms, demo-graphic profile, and natural history. Herein, we sought to investigate differences in clinical profile and outcomes between patients of these two conditions. METHODS: Following PRISMA guidelines, we compared TTS and SCAD in adult patients regarding epidemiological, clinical, and prognostic features. A systematic search of PubMed, Embase, and Cochrane Library identified eligible studies, with data extracted and quality assessed using the Newcastle-Ottawa scale. Random effects models were applied for statistical analysis, with heterogeneity evaluated by I2 and sensitivity analysis conducted to ensure robustness. RESULTS: Takotsubo syndrome patients presented more often with dyspnea (46.8% vs. 0.9%; p < 0.001), while SCAD patients displayed typical angina (p < 0.001). In-hospital outcomes were worse for TTS patients, with higher mortality (4.4% vs. 0.8%; RR = 7.41, p = 0.001) and major adverse cardiac events (43.3% vs. 5.2%; RR = 8.35, p < 0.001). At one year, TTS patients had higher all-cause mortality (12.5% vs. 0.8%; p < 0.001) and stroke (2.1% vs. 0.6%; RR = 5.08, p = 0.02). CONCLUSIONS: Poorer outcomes are associated with TTS compared to SCAD. SCAD patients demonstrate better prognoses but remain at risk for recurrent ischemic events.
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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 | 0,011 | 0,027 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,016 | 0,033 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,008 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| 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 ».