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Enregistrement W2321906544 · doi:10.1017/s0317167100003358

Progress in Clinical Neurosciences: Pharmacotherapies for the Secondar Prevention of Stroke

2004· review· en· W2321906544 sur OpenAlexaffvenue
Daniel G. Hackam, Moira K. Kapral

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Neurological Sciences / Journal Canadien des Sciences Neurologiques · 2004
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCerebrovascular and Carotid Artery Diseases
Établissements canadiensUniversity Health NetworkWomen's College HospitalUniversity of TorontoInstitute for Clinical Evaluative SciencesSunnybrook Health Science Centre
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineStroke (engine)AspirinCarotid endarterectomyAtrial fibrillationWarfarinCardiologyHeart failureInternal medicineMyocardial infarctionClopidogrelDiseaseCarotid artery diseaseStenosisDiscovery and development of direct thrombin inhibitorsCause of deathIntensive care medicineThrombinPlatelet

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Stroke is a leading cause of mortality and long-term disability worldwide. Survivors of a previous stroke or transient ischemic attack are vulnerable to further cerebrovascular events, as well as myocardial infarction, peripheral vascular disease, congestive heart failure and vascular death. Traditional approaches to the secondary prevention of stroke have included aspirin after ischemic stroke, warfarin for stroke associated with cardioembolic sources, and carotid endarterectomy for eligible candidates with significant carotid artery stenosis. In recent years, much evidence has emerged to support a broader array of pharmacotherapies, including newer antiplatelet agents, lipid lowering drugs, and several classes of blood pressure lowering therapies. Also under study are B vitamins for patients with cerebrovascular disease and hyper-homocysteinemia, and oral direct thrombin inhibitors for high-risk patients with atrial fibrillation. We review the literature to determine the clinical significance of these therapies, and provide recommendations regarding their use in the prevention of recurrent stroke.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,016

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,001
Bibliométrie0,0040,004
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0020,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,003

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.

Tête enseignante Opus0,090
Tête enseignante GPT0,393
Écart entre enseignants0,303 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations3
Publié2004
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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