Diagnosis and management of internal carotid artery diseases in Japan
Notice bibliographique
Résumé
Recent changes in lifestyle have caused an increase in extracranial internal carotid artery (ICA) lesions in Japan. The prevalence of severe ICA atherosclerosis with>50% stenosis in the Suita City was 4.4% (7.9% in men and 1.3% in women), being almost equal to that reported in developed western countries. Several clini-cal studies also indicated that atherothrombotic brain infarction particularly due to extracranial ICA lesions has rapidly been increasing in frequency in Japan. The ICA lesions have strong relationships to cardiovascu-lar risk factors and coronary heart diseases.Carotid ultrasonography is a rapid, noninvasive and accurate way to examine ICA lesions. Diffusion MRI studies will provide new knowledge how ICA lesions produce infarcts particularly in borderzone areas.The efficacy of carotid endarterectomy (CEA) in the management of severe ICA stenosis was established in US, Canada, and Europe, but not in Japan. Carotid artery stenting remains a matter of investigations. Clini-cal evidence on the effectiveness and limitations of such surgical interventions and medicla management with antithrombotic agents and HMG-CoA blockers should be collected for Japanese patients with ICA lesions.
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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 | 0,001 |
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 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 ».