Carotid Artery Atherosclerosis: What is the Evidence for Drug Action?
Notice bibliographique
Résumé
Carotid artery disease is a well-established cause of cerebrovascular events. This risk is predicted by the severity of stenosis and other plaque characteristics that can be documented using imaging techniques. Among these techniques, ultrasound is the most widely available. Increased carotid intima-media thickness (IMT) measured ultrasonically is associated with a higher risk for cerebrovascular as well as coronary heart disease. Furthermore, it is increasingly recognized that echolucent and heterogeneous carotid plaques in patients with high-grade carotid stenosis are associated with a greater risk for cerebrovascular events. Several local and systemic factors can influence plaque stability. Identifying the high-risk carotid plaque could improve selection for vascular intervention (surgery/angioplasty) and increase cost-effectiveness. Aggressive medical treatment should always be provided for these high-risk patients. For example, lipid-lowering, anthihypertensive and antiplatelet drugs decrease the carotid IMT, stabilize carotid plaques or reduce the risk of cerebrovascular and systemic events. Continuously evolving technology will lead to more accurate identification of high-risk carotid plaques. A combination of comprehensive non- or minimally-invasive imaging techniques together with measuring clinical and systemic biochemical markers of risk may facilitate the identification of the vulnerable plaque in the vulnerable patient, and help select the best treatment options.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| 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 | 0,001 |
| 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 ».