S'abonner

A Proposed Clinical Model for Efficient Utilization of Invasive Coronary Angiography - 12/08/11

Doi : 10.1016/j.amjcard.2010.03.061 
Carolyn M. Taylor, MD, MPH a, b, c, , Karin H. Humphries, DSc a, b, d, Aihua Pu, MSc d, William Ghali, MD, MPH e, Min Gao, MD, PhD d, Merril Knudtson, MD e, Udo Hoffmann, MD, MPH c, Ronald G. Carere, MD a, b
a University of British Columbia, Vancouver, British Columbia, Canada 
b St. Paul's Hospital, Vancouver, British Columbia, Canada 
c Harvard Medical School and Massachusetts General Hospital, Boston, Massachusetts 
d Provincial Health Services Authority, Vancouver, British Columbia, Canada 
e Foothill's Hospital, Calgary, Alberta, Canada 

Corresponding author: Tel: 604-806-8785; fax: 604-806-8137

Résumé

More than 1/4 of patients who undergo invasive coronary angiography are found to have no visible or nonobstructive (<50% stenosis) coronary artery disease (CAD). With the rapid evolution of noninvasive imaging for CAD diagnosis, avoiding invasive coronary angiography in patients unlikely to require coronary revascularization is desirable. We undertook to develop a clinical prediction tool to identify patients with a low likelihood of obstructive (≥50% stenosis) CAD. The derivation cohort included 24,637 patients with a diagnosis of “stable angina” or “acute coronary syndrome” referred for first cardiac catheterization in the province of British Columbia, Canada. The model was validated using an external dataset from the province of Alberta and comprised 18,606 patients. Seven variables (female gender, age <50 years, atypical Canadian Cardiovascular Society angina class, absence of ST-segment change on electrocardiogram, lifelong nonsmoking, and absence of diabetes and hyperlipidemia) were associated with the angiographic finding of “no or nonobstructive CAD.” The c-statistics for the derivation model were 0.76 and 0.74 using the validation dataset. In conclusion, this simple clinical prediction tool, applied to patients for whom determination of coronary anatomy was clinically indicated, identifies patients who have a low likelihood of obstructive CAD. The patient population identified by this tool may represent a population best suited to a noninvasive diagnostic strategy.

Le texte complet de cet article est disponible en PDF.

Plan


© 2010  Elsevier Inc. Tous droits réservés.
Ajouter à ma bibliothèque Retirer de ma bibliothèque Imprimer
Export

    Export citations

  • Fichier

  • Contenu

Vol 106 - N° 4

P. 457-462 - août 2010 Retour au numéro
Article précédent Article précédent
  • On-Statin Cholesteryl Ester Transfer Protein Mass and Risk of Recurrent Coronary Events (from the Pravastatin or Atorvastatin Evaluation and Infection Therapy–Thrombolysis in Myocardial Infarction 22 [PROVE IT-TIMI 22] Study)
  • Amit V. Khera, Megan L. Wolfe, Christopher P. Cannon, Jie Qin, Daniel J. Rader
| Article suivant Article suivant
  • Usefulness of Computed Tomographic Coronary Angiography in Patients With Acute Chest Pain With and Without High-Risk Features
  • Benjamin J.W. Chow, Phil Joseph, Yeung Yam, Malek Kass, Li Chen, Rob S. Beanlands, Terrence D. Ruddy

Bienvenue sur EM-consulte, la référence des professionnels de santé.
L’accès au texte intégral de cet article nécessite un abonnement.

Déjà abonné à cette revue ?

Elsevier s'engage à rendre ses eBooks accessibles et à se conformer aux lois applicables. Compte tenu de notre vaste bibliothèque de titres, il existe des cas où rendre un livre électronique entièrement accessible présente des défis uniques et l'inclusion de fonctionnalités complètes pourrait transformer sa nature au point de ne plus servir son objectif principal ou d'entraîner un fardeau disproportionné pour l'éditeur. Par conséquent, l'accessibilité de cet eBook peut être limitée. Voir plus

Mon compte


Plateformes Elsevier Masson

Déclaration CNIL

EM-CONSULTE.COM est déclaré à la CNIL, déclaration n° 1286925.

En application de la loi nº78-17 du 6 janvier 1978 relative à l'informatique, aux fichiers et aux libertés, vous disposez des droits d'opposition (art.26 de la loi), d'accès (art.34 à 38 de la loi), et de rectification (art.36 de la loi) des données vous concernant. Ainsi, vous pouvez exiger que soient rectifiées, complétées, clarifiées, mises à jour ou effacées les informations vous concernant qui sont inexactes, incomplètes, équivoques, périmées ou dont la collecte ou l'utilisation ou la conservation est interdite.
Les informations personnelles concernant les visiteurs de notre site, y compris leur identité, sont confidentielles.
Le responsable du site s'engage sur l'honneur à respecter les conditions légales de confidentialité applicables en France et à ne pas divulguer ces informations à des tiers.


Tout le contenu de ce site: Copyright © 2026 Elsevier, ses concédants de licence et ses contributeurs. Tout les droits sont réservés, y compris ceux relatifs à l'exploration de textes et de données, a la formation en IA et aux technologies similaires. Pour tout contenu en libre accès, les conditions de licence Creative Commons s'appliquent.