Stroke prevention in elderly patients with atrial fibrillation: challenges for anticoagulation
Notice bibliographique
Résumé
Sinnaeve PR, Brueckmann M, Clemens A, Oldgren J, Eikelboom J, Healey JS (University Hospitals Leuven, Leuven, Belgium; Global Clinical Development and Medical Affairs, Ingelheim am Rhein, Germany; Uppsala University, Uppsala, Sweden; and Population Health Research Institute, Hamilton, Canada). Stroke prevention in elderly patients with atrial fibrillation: challenges for anticoagulation (Review). J Intern Med 2012; 271 : 15–24. Abstract. Elderly patients with atrial fibrillation (AF), who constitute almost half of all AF patients, are at increased risk of stroke. Anticoagulant therapies, especially vitamin K antagonists (VKA), reduce the risk of stroke in all patients including the elderly but are frequently under‐used in older patients. Failure to initiate VKA in elderly AF patients is related to a number of factors, including the limitations of current therapies and the increased risk for major haemorrhage associated with advanced age and anticoagulation therapy. Of particular concern is the risk of intracranial haemorrhages (ICH), which is associated with high rates of mortality and morbidity. Novel oral anticoagulant agents that are easier to use and might offer similar or better levels of stroke prevention with a similar or reduced risk of bleeding should increase the use of antithrombotic therapy in the management of elderly AF patients. Amongst these new agents, the recently approved direct thrombin inhibitor dabigatran provides effective stroke prevention with a significant reduction of ICH, and enables clinicians to tailor the dose according to age and haemorrhagic risk.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».