Combining Multiple Approaches for the Secondary Prevention of Vascular Events After Stroke
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND AND PURPOSE: Numerous effective strategies for the secondary prevention of cardiovascular events in high-risk patients have now been established. We sought to calculate the cumulative benefit of combining multiple strategies for preventing recurrent events in patients with a history of ischemic stroke or transient ischemic attack. METHODS: A comprehensive literature search was undertaken to identify meta-analyses of randomized controlled trials reporting on the efficacy of secondary prevention strategies. The baseline incidence of vascular events was modeled from the Life Long After Cerebral Ischemia study. Strategies were combined on a multiplicative scale and cumulative risk reductions were computed over a 5-year interval. RESULTS: The combination of 5 proven strategies applied to survivors of an initial stroke or transient ischemic attack--dietary modification, exercise, aspirin, a statin, and an antihypertensive agent--could result in a cumulative relative risk reduction of 80%. Given a 5-year major cardiovascular event rate of 24%, this translates to a number needed to treat of about 5. Further gains would result from applying multimodality therapy over longer intervals and enriching the base strategy with dual antiplatelet therapy, high-dose statins, and more intensive blood pressure-lowering. Even more benefit would be present in high-risk subgroups with the addition, where appropriate, of carotid endarterectomy, moderate intensity oral anticoagulants, glycemic control, and smoking cessation. CONCLUSIONS: At least four-fifths of recurrent vascular events in patients with cerebrovascular disease might be prevented by application of a comprehensive, multifactorial approach.
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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 | 0,010 | 0,012 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,006 | 0,013 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 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 ».