Predicting Acute Myocardial Infarction in Patients with Critical Coronary Artery Narrowing: A Systematic Review and Meta-Analysis
Notice bibliographique
Résumé
Background: Acute myocardial infarction (AMI) remains a global health burden. Early identification of individuals at high risk, particularly those with ≥70% coronary artery stenosis, can facilitate preventive strategies. This systematic review and meta-analysis aimed to evaluate the risk of AMI among patients with critical coronary artery narrowing. Methods: A comprehensive literature search of PubMed, Scopus, Embase, and Cochrane Library was conducted for stud ies published from January 2000 to December 2023. Eligible studies included adults (≥18 years) with angiographically confirmed ≥70% stenosis in at least one major coronary artery and reported AMI incidence. Data were extracted and pooled using a random-effects model. Heterogeneity was assessed using the I² statistic, and risk of bias was evaluated with the Newcastle-Ottawa Scale and the Cochrane RoB tool. PROSPERO Registration: CRD420251075342. Results: Eighteen studies (n=22,456 participants) were included. The pooled relative risk (RR) of developing AMI in patients with ≥70% stenosis was 3.45 (95% CI: 2.88–4.13), with moderate heterogeneity (I² = 48%). Subgroup analysis showed higher risk among patients with multi-vessel disease and diabetics. Funnel plot and Egger’s test (p=0.22) showed no significant publication bias. Conclusion: Patients with critical coronary stenosis are at substantially elevated risk for subsequent AMI. These findings emphasize the need for vigilant monitoring, risk stratification, and aggressive therapeutic in terventions in this high-risk cohort. Future studies should focus on novel biomarkers and predictive models to enhance early detection.
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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 | 0,004 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,007 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| 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 | 0,001 |
| 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 ».