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Enregistrement W2038591467 · doi:10.1097/hpc.0000000000000030

Pharmacodynamic and Clinical Implications of Switching Between P2Y12 Receptor Antagonists

2014· review· en· W2038591467 sur OpenAlexaff
Akshay Bagai, Doson Chua, Eric A. Cohen, Jacqueline Saw, Subodh Verma, Ram Vijayaraghavan, Robert C. Welsh, David Fitchett

Notice bibliographique

RevueCritical Pathways in Cardiology A Journal of Evidence-Based Medicine · 2014
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAntiplatelet Therapy and Cardiovascular Diseases
Établissements canadiensUniversity of AlbertaVancouver General HospitalSunnybrook Health Science CentreSt. Paul's HospitalUniversity of British ColumbiaUniversity of TorontoSt. Michael's Hospital
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPrasugrelTicagrelorMedicineP2Y12ClopidogrelAcute coronary syndromePharmacodynamicsAspirinCangrelorRegimenPharmacologyPlatelet aggregation inhibitorInternal medicineMyocardial infarctionPharmacokinetics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Dual antiplatelet therapy with aspirin and a P2Y12 receptor antagonist, either clopidogrel or the newer more potent agents prasugrel or ticagrelor, is standard therapy in patients receiving a coronary stent and those with a recent acute coronary syndrome. Switching antiplatelet drug regimen may be required in some patients for efficacy, safety, adherence, and cost considerations. However, there are potential concerns when switching from one agent to another that gaps in effective antiplatelet inhibition could lead to thrombotic events, and overlap of agents might cause excessive platelet inhibition thereby increasing the risk of bleeding. This review considers pharmacodynamic and clinical data to guide clinicians when switching between antiplatelet drugs is considered. Loading dose of the new agent should be considered in nearly all situations to avoid any possible gap in adequate platelet inhibition, as overlap of the 2 agents is unlikely to result in bleeding in excess of that with the more potent drug.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Étiquettes directes de modèles (non validées)

Étiquettes de catégorie et de devis d'étude par modèle, issues des rondes d'étiquetage. C'est une sortie machine, non validée, et le désaccord entre modèles est livré comme donnée. Aucun devis ici n'est encore validé contre MEDLINE.

BrasCatégoriesDevis d'étudeConfiance
gemmaaucune catégorie
Domaine: non disponible · Genre: Synthèse
Porte sur le système de recherche canadien: non · Porte sur un sujet canadien: non
Revue systématiquelow
gptaucune catégorie
Domaine: non disponible · Genre: Synthèse
Porte sur le système de recherche canadien: non · Porte sur un sujet canadien: non
Sans objetlow
modèles en désaccordL'accord compare des ensembles de catégories et des devis identiques entre les bras.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,008
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,012
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche, Méta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Autre devis · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,967
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0080,012
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0080,002
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,002
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,302
Tête enseignante GPT0,494
Écart entre enseignants0,191 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Étiqueté directement par 2 modèles lisant le dossier complet.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.

Les modèles divergent sur des parties de cette classification; chaque voix est préservée dans la section en fin de page.

Devis d'étudeRevue systématique · Sans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations9
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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