Clinical and prognostic value of biomarkers in patients with non-obstructive coronary artery disease: a systematic review and meta-analysis
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Cardiovascular disease (CVD) remains the leading cause of premature mortality worldwide. Among its manifestations, ischemia with non-obstructive coronary arteries (INOCA) and myocardial infarction with non-obstructive coronary arteries (MINOCA) are increasingly recognized and associated with major adverse cardiovascular events. While biomarkers are established tools for diagnosing and predicting outcomes in CVD, their role in INOCA and MINOCA remains unclear. This review summarizes current evidence on cardiovascular biomarkers and their clinical relevance in the context of INOCA and MINOCA. METHODS: A systematic review of original studies was conducted using Ovid-MedLine and Embase databases. Eligible studies included adult patients diagnosed with INOCA or MINOCA, with measurements of specific serum biomarkers. RESULTS: Of 1,493 records identified, 53 were included in the quantitative analysis, encompassing 10 biomarkers. Among inflammatory markers, only C-reactive protein was significantly higher in INOCA patients compared to healthy controls. Metabolic, coagulation and endothelial biomarkers showed no differences. Limited data in the MINOCA population precluded comprehensive biomarker analysis. CONCLUSION: Elevated biomarkers of inflammation in INOCA suggest underlying mechanisms such as oxidative stress, cytokine activation, and immune-mediated microvascular dysfunction. Their diagnostic and prognostic potential in INOCA remains promising but requires further validation in clinical studies.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».