New Evidence for Stroke Prevention
Notice bibliographique
Résumé
CONTEXT: Stroke is a major cause of morbidity and mortality, and the application of evidence for stroke prevention varies considerably. OBJECTIVE: To review the most recent, high-quality evidence for primary and secondary stroke prevention. DATA SOURCES AND STUDY SELECTION: Searches of MEDLINE, The Cochrane Library, and the ACP Journal Club were performed to identify English-language articles published from 1998 to 2001 that focused on primary and secondary stroke prevention. The references of each retrieved article were scanned, and experts in the field were contacted to identify additional relevant articles. DATA EXTRACTION: Each of the articles was appraised, and its quality was graded with levels of evidence based on specific scientific methods that affect a study's validity. DATA SYNTHESIS: For primary prevention of stroke, adequate blood pressure reduction, and treatment of hyperlipidemia, use of antithrombotic therapy in patients with atrial fibrillation and of antiplatelet therapy in patients with myocardial infarction are effective and supported by evidence from several randomized trials. Effective strategies for the secondary prevention of stroke include treatment of hypertension and hyperlipidemia, antithrombotic therapy for patients with atrial fibrillation, antiplatelet therapy, and carotid endarterectomy in patients with severe carotid artery stenosis. CONCLUSIONS: Stroke is a major public health concern, and a significant body of evidence supports many primary and secondary prevention strategies.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 ».