Notice bibliographique
Résumé
Vascular prevention is most cost-effective in high-risk patients, but secondary prevention misses many opportunities. The high-risk strategy- identifying patients with high levels of risk factors-is problematic because traditional risk factors predict only half of vascular events. In multiple regression, traditional risk factors explained only half of carotid atherosclerosis. New strategies are being explored, such as electron-beam computerized tomographic measurement of coronary calcification, to identify high-risk patients. Carotid plaque is a powerful tool for identifying and managing high-risk vascular patients, as it explains twice as much of unexplained vascular risk as coronary calcium by electron beam computerized tomography, and it has significant advantages compared with intimal-medial thickness. After adjustment for risk factors, patients in the highest quartile of baseline plaque area have 3.5 times the risk of stroke, death, or myocardial infarction compared with those in the lowest quartile. Those with regression or stable plaque have half the risk of those with progression after adjustment for the same panel of risk factors. The therapeutic target is plaque regression or stabilization, not just control of traditional risk factors. Trying to treat arteries without measuring plaque is like trying to treat hypertension without measuring the pressure, or hyperlipidemia without measuring the lipids.
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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 | 0,015 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,042 | 0,019 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,016 | 0,010 |
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 ».