Evidence for the Prevention and Treatment of Stroke in Dialysis Patients
Notice bibliographique
Résumé
The risks of both ischemic and hemorrhagic stroke are particularly high in dialysis patients of any age and outcomes are poor. It is therefore important to identify strategies that safely minimize stroke risk in this population. Observational studies have been unable to clarify the relative importance of traditional stroke risk factors such as blood pressure and cholesterol in those on dialysis, and are affected by biases that usually make them an inappropriate source of data on which to base therapeutic decisions. Well-conducted randomized trials are not susceptible to such biases and can reliably investigate the causal nature of the association between a potential risk factor and the outcome of interest. However, dialysis patients have been under-represented in the cardiovascular trials which have proven net benefit of commonly used preventative treatments (e.g., antihypertensive treatments, low-dose aspirin, carotid revascularization, and thromboprophylaxis for atrial fibrillation), and there remains uncertainty about safety and efficacy of many of these treatments in this high-risk population. Moreover, the efficacy of renal-specific therapies that might reduce cardiovascular risk, such as modulators of mineral and bone disorder, online hemodiafiltration, and daily (nocturnal) hemodialysis, have not been tested in adequately powered trials. Recent trials have also demonstrated how widespread current practices could be causing stroke. Therefore, it is important that reliable information on the prevention and treatment of stroke (and other cardiovascular disease) in dialysis patients is generated by performing large-scale randomized trials of many current and future treatments.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».