Notice bibliographique
Résumé
Abstract Cerebral small vessel disease can cause either ischemic stroke or intracerebral hemorrhage. Accounting for up to 25% of all strokes, it is also the second biggest contributor to the risk of dementia, and is the most common incidentally discovered finding on brain imaging. There are two main causes of cerebral small vessel disease: arteriolosclerotic small vessel disease (with hypertension as the main modifiable risk factor) and cerebral amyloid angiopathy (predominantly caused by β-amyloid deposits limited to the cerebral small arteries, arterioles, and capillaries). Prevention should include the treatment of hypertension and diabetes, if present, and the modification of lifestyle factors such as obesity and poor nutrition. Patients with small subcortical ischemic strokes should be treated with antithrombotics; dual antiplatelet therapy may be more effective than aspirin for the first 3 weeks following acute stroke, but is not more effective than aspirin for long-term prevention. Unresolved questions include the effectiveness of nonaspirin prevention strategies to prevent early recurrence or stroke extension in small subcortical ischemic stroke, and whether symptomatic or silent small vessel disease should influence decisions regarding selection for carotid revascularization or anticoagulation for atrial fibrillation. There is an unmet need for disease-modifying preventive therapies for cerebral amyloid angiopathy, the second most-common cause of spontaneous intracerebral hemorrhage.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».