Notice bibliographique
Résumé
Prasugrel is a potent antiplatelet inhibitor with a rapid onset of activity and reduced inter-patient variability. Clinical trial data from TRITON TIMI-38 demonstrated significantly fewer cardiovascular events in patients presenting with acute coronary syndrome (ACS) and undergoing percutaneous coronary intervention (PCI) who were treated with prasugrel compared with clopidogrel (all patients also received low-dose aspirin). However, prasugrel is also associated with a significantly greater risk of bleeding, including major, life-threatening and fatal bleeds. As a result prasugrel is contraindicated in patients with prior stroke or transient ischaemic attack (TIA); and should only be used cautiously and at a lower maintenance dose in older patients (>75 years) and those of low bodyweight (<60kg). NICE guidance recommends that prasugrel is considered for patients presenting with ACS and scheduled for PCI in three specific groups: patients undergoing primary PCI following an ST-elevation myocardial infarction, patients that experienced re-infarction or stent thrombosis while taking aspirin and clopidogrel, and patients with diabetes mellitus. Since launch, the adoption of prasugrel into routine clinical practice has been slow, probably because clinicians are unsure of the benefit-to-risk ratio, particularly with respect to the risk of bleeding. Patients prescribed prasugrel should be carefully counselled on the importance of adherence to therapy for the prescribed period and should be encouraged to seek specialist advice should side effects or other issues arise during treatment.
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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) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 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 ».