Bleeding Complications in Acute Coronary Syndromes and Percutaneous Coronary Intervention: Predictors, Prognostic Significance, and Paradigms for Reducing Risk
Pourquoi ce travail est dans la base
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Notice bibliographique
Résumé
In clinical trials up to 30% of patients with acute coronary syndromes (ACS) or undergoing percutaneous coronary intervention (PCI) experience bleeding complications, and even higher rates have been reported in contemporary practice. A growing body of data suggests a strong correlation between bleeding and both short- and long-term adverse outcomes, including mortality, which is independent of baseline characteristics and remains evident in most trials, despite variations in the definition of major bleeding. Although the value of antithrombin and antiplatelet therapy in reducing the risk of ischemic events is well established, the mechanisms of action that confer the benefits of these therapies have an inherent tendency to increase the risk of bleeding complications. As a result, characterization of baseline hemorrhagic risk is critical and must be accomplished before selecting an antithrombotic therapy. Risk factors for bleeding may be divided into two categories: nonmodifiable (including age, gender, race, weight, renal insufficiency, anemia, and acuity of presentation) and modifiable (including choice of antithrombotic therapy and PCI procedural characteristics). Of these predictive factors, the choice, dosage, and duration of the antithrombin and/or antiplatelet regimen are perhaps the most readily modifiable, especially in patients with an increased risk of bleeding. This review explores the nature of the association between bleeding and adverse outcomes, including mortality; evaluates risk factors for bleeding; and examines mechanisms for reducing bleeding complications through the selection of appropriate antithrombotic therapy.
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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 | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| 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 découle