Novel Antiplatelet Agent Use for Acute Coronary Syndrome in the Emergency Department: A Review
Notice bibliographique
Résumé
Background. Acute Coronary Syndrome (ACS) is a clinical condition encompassing ST Segment Elevation Myocardial Infarction (STEMI), Non-ST Segment Elevation Myocardial Infarction (NSTEMI), and Unstable Angina (UA) and is characterized by ruptured coronary plaque, ischemic stress, and/or myocardial injury. Emergency department (ED) physicians are on the front lines of ACS management. The role of new antiplatelet agents ticagrelor and prasugrel in acute ED management of ACS has not yet been defined. Objective. To critically review clinical trials using ticagrelor and prasugrel in the treatment of ACS and inform practitioners of their potential utility in treating ACS in the ED. Results. Trials on the efficacy of ticagrelor and prasugrel achieve statistical significance in decreasing composite endpoints in select patient populations. Conclusion. The use of ticagrelor and prasugrel as first line ED treatment of ACS is not well established. Current evidence supports the use of several agents with the final decision based on treatment protocols conjointly developed between cardiology and emergency medicine (EM). Further clinical trials involving head-to-head trials or comparisons of drug-based strategies are required to show superiority in reducing cardiac endpoints with regard to ED initiation of treatment.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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 ».