Antithrombotic therapy in aortic diseases: A narrative review
Notice bibliographique
Résumé
Aortic diseases are a heterogeneous group of disorders, including atherothrombotic conditions like aortic atheroma, cholesterol embolization syndrome, aortic mural thrombus, thrombus within an aneurysm, and large vessel vasculitis. In this review, we provide a summary of the current evidence regarding atherothrombotic diseases of the aorta, focusing on therapeutic avenues. In patients with previous stroke, aortic arch atheroma is recognized as a strong predictor of recurrent atheroembolism, and antiplatelet therapy alone is still associated with a high (11.1%) residual risk of recurrent stroke. In secondary prevention, the use of dual antiplatelet therapy or moderate intensity anticoagulation with warfarin may lower the risk of recurrent stroke at a cost of increased life-threatening bleeding. Thrombi adherent to the aortic wall are generally associated with underlying atherosclerosis or aneurysmal disease. Primary aortic mural thrombus is a rare condition, sometimes related with systemic prothrombotic or inflammatory diseases. Retrospective studies suggest that anticoagulation is beneficial in patients with mobile mural thrombus. The pathogenesis and consequences of thrombus in an aortic aneurysm, or in an endograft following endovascular aneurysm repair, have been studied, but the role of antiplatelet therapy in those two conditions is still unclear and should be driven by general cardiovascular risk prevention. The benefit of anticoagulation to reduce thrombus load is uncertain. Patients with large vessel vasculitis experience increased cardiovascular events secondary to inflammation-driven atherothrombotic processes. Antiplatelet therapy is recommended as part of the therapy for prevention of cardiovascular disease. Anticoagulation with warfarin has shown limited benefit in few retrospective studies.
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 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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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 ».