TY  -  JOUR
AU  -  Martini, Chiara
AU  -  Scordo, Davide Maria
AU  -  Saraullo, Silvio
AU  -  Mansour, Davide
AU  -  Rizzuto, Maria Luana
AU  -  Falco, Daniele
AU  -  Rossi, Serena
AU  -  Addari, Marco
AU  -  Belmonte, Marta
AU  -  Gallina, Sabina
AU  -  Sciarra, Luigi
AU  -  Ciliberti, Giuseppe
AU  -  Herman, Robert
AU  -  Barbato, Emanuele
AU  -  Ricci, Fabrizio
T1  -  Come sospettare un infarto miocardico occlusivo in assenza dei criteri STEMI
PY  -  2026
Y1  -  2026-10-01
DO  -  10.1714/4776.47986
JO  -  Giornale Italiano di Cardiologia
JA  -  G Ital Cardiol
VL  -  27
IS  -  10
SP  -  687
EP  -  702
PB  -  Il Pensiero Scientifico Editore
SN  -  1972-6481
Y2  -  2026/09/25
UR  -  http://dx.doi.org/10.1714/4776.47986
N2  -  La gestione delle sindromi coronariche acute rimane ancora largamente fondata sulla classificazione di infarto miocardico con o senza sopraslivellamento del tratto ST (STEMI/NSTEMI), un modello binario che attribuisce al sopraslivellamento del tratto ST un ruolo centrale nel guidare la rivascolarizzazione urgente. Tuttavia, una quota rilevante di pazienti classificati come NSTEMI può presentare un’occlusione coronarica acuta, con conseguente rischio di riconoscimento tardivo ed esiti clinici sfavorevoli. Questa rassegna si concentra su come sospettare un infarto miocardico da occlusione coronarica acuta (OMI) in assenza dei criteri STEMI convenzionali. Particolare attenzione è posta all’identificazione di reperti ECG sottili e dinamici, tra cui onde T iperacute, alterazioni reciproche, coinvolgimento posteriore e anomalie evolutive della ripolarizzazione, che possono indicare un’occlusione coronarica in atto nonostante l’assenza di un sopraslivellamento diagnostico del tratto ST. L’emergente paradigma OMI/non-OMI mette in discussione il tradizionale approccio centrato sul modello STEMI/NSTEMI, promuovendo un’interpretazione dell’ECG basata sulla fisiopatologia e integrata con la presentazione clinica e la valutazione seriale dei biomarcatori. In questo contesto, l’adozione di strumenti avanzati, inclusi i sistemi di analisi dell’ECG basati sull’intelligenza artificiale, potrebbe migliorare il riconoscimento precoce dei pattern di occlusione e supportare decisioni terapeutiche più tempestive. Migliorare la capacità di identificare un OMI in assenza dei criteri STEMI rappresenta un passaggio cruciale per ridurre i ritardi terapeutici e ottimizzare gli esiti clinici dei pazienti con sindrome coronarica acuta.
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