Emerging therapies for stroke prevention in atrial fibrillation
Notice bibliographique
Résumé
Atrial fibrillation (AF) is a major risk factor for stroke. Recent studies show that treatment strategies which combine control of ventricular rate with antithrombotic therapy are as effective as those strategies aimed at restoring sinus rhythm. Current antithrombotic therapy regimens in patients with AF involve chronic anticoagulation with dose-adjusted vitamin K antagonists (VKAs), unless patients have a contraindication to these agents or are at low risk for stroke. AF patients at low risk for stroke may benefit from aspirin. Although VKAs are effective, their use is problematic, highlighting the need for new antithrombotic strategies. This paper will (i) provide an overview of the clinical trials that form the basis for current antithrombotic guidelines in patients with AF, (ii) highlight the limitations of current antithrombotic drugs used for stroke prevention, (iii) review the pharmacology of new antithrombotic drugs under evaluation in AF, (iv) describe ongoing trials with new antiplatelet therapies and idraparinux, and completed studies with ximelagatran in patients with AF, (v) discuss the role of non-pharmacological techniques to reduce the risk of stroke in AF patients, and (vi) provide clinical perspective into the potential role of new antithrombotic drugs in AF.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,010 | 0,002 |
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 ».