Antithrombotic treatment for peripheral arterial disease
Notice bibliographique
Résumé
CONTEXT: Patients with peripheral arterial disease (PAD) bear a substantial risk for vascular events in the coronary, cerebral and peripheral circulations. In addition, this disorder is associated with a systemic milieu characterised by ongoing platelet activation and heightened thrombogenesis. OBJECTIVE: To determine the optimal antithrombotic prophylaxis for patients with PAD. DATA SOURCES: Using terms related to PAD and antithrombotic agents, we searched the following databases for relevant articles: MEDLINE, EMBASE, the Cochrane Central Register of Controlled Trials, the Cochrane Database of Systematic Reviews, the National Institutes of Health Clinical Trials Database, Web of Science, and the International Pharmaceutical Abstracts Database (search dates: 1 January 1990 to 1 January 2007). Additional articles were identified from cardiovascular and vascular surgery conference proceedings, bibliographies of review articles, and personal files. STUDY SELECTION: We focused on randomised trials, systematic reviews and consensus guidelines of antithrombotic therapies for PAD. DATA EXTRACTION: Detailed study information was abstracted by each author working independently. RESULTS: Multiple studies show that patients with PAD manifest platelet hyperaggregability, increased levels of soluble platelet activation markers, enhanced thrombin generation and altered fibrinolytic potential. Many of these markers predict subsequent cardiovascular events. Available randomised trials and meta-analyses show that most available antithrombotic agents prevent major cardiovascular events and death in patients with PAD, including aspirin, aspirin/dipyridamole, clopidogrel, ticlopidine, picotamide and oral anticoagulants. CONCLUSIONS: Although the most favourable risk-benefit profile, cost-effectiveness and overall evidence base supports aspirin in this setting, we provide scenarios in which alternatives to aspirin should be considered.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 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) | 0,000 | 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 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 ».