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Enregistrement W2331261248 · doi:10.1097/hco.0b013e328353add9

Statins and noncardiac vascular disease

2012· review· en· W2331261248 sur OpenAlexaff
Kosmas I. Paraskevas, Anthony S. Wierzbicki, Dimitri P. Mikhailidis

Notice bibliographique

RevueCurrent Opinion in Cardiology · 2012
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAortic aneurysm repair treatments
Établissements canadiensSt. Thomas Hospital
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicinePerioperativeCardiologyClaudicationInternal medicineStenosisStatinRenal functionRenal artery stenosisDiseaseVascular diseaseArterial diseaseCreatinineKidney diseaseSurgeryRenal arteryKidney

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

PURPOSE OF REVIEW: To discuss the beneficial effects of statin treatment in patients with peripheral arterial disease (PAD), abdominal aortic aneurysms (AAAs), atherosclerotic renal artery stenosis (ARAS) and carotid artery disease. RECENT FINDINGS: Evidence suggests that statins may reduce the progression (or even reverse the development) of carotid artery stenosis and AAAs. Statins also improve several indices (e.g. serum creatinine) and preserve renal function in ARAS. In patients with PAD, statins are associated with improved claudication distance and time, reduced cardiovascular events, and improved graft patency rates should these patients undergo surgery. Finally, statins are associated with improved perioperative and long-term morbidity and mortality rates in all vascular patients whether they undergo surgery or endovascular procedures. SUMMARY: Routine statin treatment should be implemented for all vascular patients to ensure a reduced progression of their disease, as well as a reduction in cardiovascular events.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
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 enseignants0,977
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,129
Tête enseignante GPT0,419
Écart entre enseignants0,290 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

Citations23
Publié2012
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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