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Ticagrelor plus aspirin for 1 month, followed by ticagrelor monotherapy for 23 months vs aspirin plus clopidogrel or ticagrelor for 12 months, followed by aspirin monotherapy for 12 months after implantation of a drug-eluting stent: a multicentre, open-label, randomised superiority trial
Pascal Vranckx, Marco Valgimigli, Peter Jüni, Christian W. Hamm, Philippe Gabríel Steg, Dik Heg, Gerrit Anne van Es, Eugène McFadden, Yoshinobu Onuma, Cokky van Meijeren, Ply Chichareon, Edouard Benit, Helge Möllmann, Luc Janssens, Maurizio Ferrario, Aris Moschovitis, Aleksander Żurakowski, Marcello Dominici, Robert‐Jan van Geuns, Kurt Huber, Ton Slagboom, Patrick W. Serruys, Stephan Windecker, Mohamed Abdellaoui, David Adlam, İbrahim Akın, Agustín Albarrán González-Trevilla, Manuel Almeida, Pedro A. Lemos, Adel Aminian, Richard Anderson, Rick Andreae, Michaël Angioı̈, Taku Asano, Emanuele Barbato, Peter Barlis, Pascal Barraud, Olivier F. Bertrand, Farzin Beygui, Leonardo Bolognese, Roberto Botelho, Coby Bouwman, Marco Bressers, Philippe Brunel, Paweł Buszman, Ian Buysschaert, Pedro Canas da Silva, Didier Carrié, Ángel Cequier, Chun Chin Chang, Saqib Chowdhary, Carlos Collet, Antonio Colombo, James Cotton, Rui Cruz Ferreira, Salvatore Curello, Nick Curzen, Judith de Bot, Tone de Vreede, Georg Delle Karth, Lynn Dijksma, István Édes, Éric Eeckhout, Ingo Eitel, József Faluközy, Farzin Fath‐Ordoubadi, Géza Fontos, José Francisco Díaz Fernández, Edgard Freitas Quintella, Bernhard Frey, Guy Friedrich, Gavin Galasko, G. Gałuszka, Vasco Gama Ribeiro, Scot Garg, Giuseppe Gargiulo, Tobias Geisler, Валери Гелев, Art Ghandilyan, Javier Goicolea, Tommaso Gori, Felice Gragnano, Ana Guimarães, Michael Haude, Pieter Heijke, Rosa Ana Hernández Antolín, David Hildick‐Smith, Dorien Hillen, Ina Hoekman, Sjoerd H. Hofma, Lene Holmvang, Stephen P. Hoole, Iván Horváth, Annemarie Hugense, Karim Ibrahim, Andrés Íñiguez, Karl Isaaz, Zoltán Jambrik, Pawel Jasionowicz, Judith Jonk, Werner Jung, Yuki Katagiri, Norihiro Kogame, Tian Hai Koh, René Köning, Mariana Konteva, Zsolt Kőszegi, Florian Krackhardt, Yvonne Kreuger, Neville Kukreja, Boudijn Ladan, Pierre Lantelme, Sergio Martins Leandro, Gregor Leibundgut, Christoph Liebetrau, Wietze Lindeboom, Carlos Macaya Miguel, François Mach, Michael Magro, Luc Maillard, Negar Manavifar, Laura Mauri, Béla Merkely, Yosuke Miyazaki, Adam Młodziankowski, Tiziano Moccetti, Rodrigo Modolo, Helge Möllman, Jean‐François Morelle, Michael Munndt Ottesen, Martin Muurling, Christoph Naber, Franz‐Josef Neumann, Keith G. Oldroyd, Paul Jau Lueng Ong, Sanne Palsrok, Ivo Petrov, Sylvain Planté, Janusz Prokopczuk, Tessa Rademaker‐Havinga, C. Raffel, Benno Rensing, Marco Roffi, Kees‐Jan Royaards, Manel Sabaté, Volker Schächinger, Tim Seidler, Antonio Serra Peñaranda, Lali Sikarulidze, Osama Soliman, Amanda Sousa, Ernest Spitzer, Rod Stables, Clemens Steinwender, Eduardas Subkovas, Harry Suryapranata, Kuniaki Takahashi, Suneel Talwar, Emmanuel Teíger, Addy ter Weele, Eva Teurlings, Attila Thury, Jan G.P. Tijssen, Gincho Tonev, Diana Trendafilova‐Lazarova, Carlo Tumscitz, Victor A. Umans, Imre Ungi, Veselin Valkov, Pim van der Harst, Dobrin Vassilev, Vasil Velchev, Esther Velthuizen, Freek W.A. Verheugt, Natalia Vlcek, Jürgen vom Dahl, Mathias Vrolix, Simon Walsh, Nikos Werner, Maarten Witsenburg, Azfar Zaman, Krzysztof Żmudka, Bernhard Zrenner, Robert Zweiker
Notice bibliographique
RevueThe Lancet · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAntiplatelet Therapy and Cardiovascular Diseases
Établissements canadiensUniversity of TorontoSt. Michael's Hospital
Organismes subventionnairesServierAbbott VascularRegeneron PharmaceuticalsDaiichi Sankyo EuropeSanofiUniversity of BernAmarin CorporationBoston Scientific CorporationAmgenPfizerBiosensors International GroupCanada Research ChairsAstraZenecaEli Lilly and CompanyBristol-Myers Squibb
Mots-clésTicagrelorMedicineAspirinClopidogrelPercutaneous coronary interventionAcute coronary syndromeCoronary artery diseaseMyocardial infarctionInternal medicineClinical endpointCardiologyRandomized controlled trial
Résumé
Aucun résumé dans les sources couvertes. Son absence est consignée, pas traitée comme un négatif.
Aucun résumé. Ce n'est pas une lacune de cette base de données : OpenAlex n'en a pas non plus. 23,3 % de la base est dans cet état, et le tri y repère MOITIÉ moins de métarecherche ; l'absence est donc un biais mesuré, et non un champ manquant.
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.
score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Essai randomisé · Signal consensuel: Essai randomisé
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,009
Score d'incertitude au seuil0,030
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 0,002 |
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 Opus0,043
Tête enseignante GPT0,325
Écart entre enseignants0,282 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validation
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.
Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeEssai randomisé
Domainenon disponible
GenreEmpirique
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».
En bref
Citations785
Publié2018
Routes d'admission2
Résumé présentnon