In Memoriam: Lynn Allan Smaha (1942–2006).
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Recent Canadian lipid guidelines recommend that all high-risk patients receive medication to reduce low density lipoprotein cholesterol (LDL-C) below 2.5 mmol/L. The recently published Reversal of Atherosclerosis with Aggressive Lipid Lowering (REVERSAL) and Pravastatin or Atorvastatin Evaluation and Infection Therapy (PROVE IT) studies compared strategies of cholesterol lowering with atorvastatin 80 mg versus pravastatin 40 mg. Atorvastatin halted the progression of atherosclerosis (whereas atherosclerosis progressed in the patients receiving pravastatin), and resulted in a 16% reduction in the primary composite end point (all-cause death, myocardial infarction, unstable angina, revascularization and stroke) compared with the pravastatin-treated group. In the PROVE IT trial, LDL-C was reduced by atorvastatin to 1.6 mmol/L and by pravastatin to 2.46 mmol/L. Although lower LDL-C levels are one explanation for the improved outcomes with atorvastatin, pleiotropic differences of the two statins, such as their effects on inflammation and coagulation, cannot be excluded. Until trials are completed that compare outcomes from LDL-C lowering to different targets with the same statin, it is premature to recommend changes to the current Canadian guidelines. However, future recommendations may suggest much lower LDL-C targets than those currently recommended.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,002 |
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 découle