Pharmacological management of patients with ANOCA in Bulgaria: insights from a single-center registry
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: Angina with non-obstructive coronary arteries (ANOCA) is frequently encountered in clinical practice but remains poorly understood and inconsistently managed. Despite the absence of signifi cant coronary stenoses, patients often report persistent symptoms and receive extensive pharmacotherapy. Real-world data on medication use and symptom burden in ANOCA populations remain limited. Material and methods: We conducted a single-center observational study of 102 patients referred to coronary angiography due to angina, who were subsequently found to have non-obstructive coronary artery disease. Baseline medication use and symptom severity were assessed using the Canadian Cardiovascular Society (CCS) classifi cation and Seattle Angina Questionnaire (SAQ). Associations between treatment and symptoms were analyzed using non-parametric tests. Results: The mean age was 61 years; 59% were women. Over 90% of patients were on cardiovascular medications, with 22.6% receiving fi ve or more agents. The most used therapies were β-blockers (59.8%), ACE inhibitors/ARBs (70.6%), and statins (58.8%). Despite this, 54.4% were in CCS class II or higher, and SAQ scores refl ected persistent symptoms. No signifi cant associations were found between drug class or medication count and symptom severity. Trimetazidine use was associated with slightly higher CCS class (p = 0.032). Conclusion: In this ANOCA cohort, pharmacotherapy was intensive but not clearly associated with symptom control. These fi ndings highlight the need for individualized, endotype-guided treatment strategies.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».