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Enregistrement W2673874234 · doi:10.1080/09537104.2017.1320372

Personalizing antiplatelet therapies: What have we learned from recent trials?

2017· review· en· W2673874234 sur OpenAlexafffund
Sébastien Landry, Jean‐François Tanguay, Marie Lordkipanidzé

Notice bibliographique

RevuePlatelets · 2017
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAntiplatelet Therapy and Cardiovascular Diseases
Établissements canadiensMontreal Heart InstituteUniversité de Montréal
Organismes subventionnairesFonds de Recherche du Québec - Santé
Mots-clésMedicineP2Y12Percutaneous coronary interventionAcute coronary syndromeAspirinTicagrelorIntensive care medicineClopidogrelPrasugrelInternal medicineCardiologyPlateletThrombosisPlatelet aggregation inhibitorMyocardial infarction

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Dual antiplatelet therapy with aspirin and a P2Y12 receptor antagonist is currently the standard of care for the prevention of ischemic events in patients with acute coronary syndrome or undergoing percutaneous coronary intervention. Several studies have shown that not all patients benefit from the treatment to the same degree and demonstrated that high on-treatment platelet reactivity may be associated with an increased risk of thrombotic events, while low on-treatment platelet reactivity may be linked to a higher risk of bleeding. Personalized antiplatelet treatment strategies based on platelet function monitoring and genetic testing constitute a promising tool for the prevention of both stent thrombosis and bleeding events, but conclusive evidence that such approaches can improve clinical outcomes is lacking. This review presents the most recent studies on tailored antiplatelet therapy in the management of coronary heart disease, with a focus on the prognosis value of platelet function testing.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Autre devis · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,978
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0090,005
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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.

Tête enseignante Opus0,418
Tête enseignante GPT0,443
Écart entre enseignants0,024 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeAutre devis
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

Citations7
Publié2017
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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