Determinants of high platelet reactivity in patients with acute coronary syndromes treated with ticagrelor
Notice bibliographique
Résumé
High platelet reactivity (HPR) is a risk factor for stent thrombosis, a potentially lethal complication of percutaneous coronary intervention. HPR is also associated with increased risk of myocardial infarction and death in invasively-treated patients with acute coronary syndrome (ACS). HPR occurs even in ACS patients treated with ticagrelor, a state-of-the-art antiplatelet agent, especially during the first hours of treatment. Patient-level pharmacodynamic data obtained from 102 ACS subjects enrolled in two prospective, pharmacodynamic trials were analysed in order to identify clinical features related with increased odds of on-ticagrelor HPR during the first two hours after ticagrelor loading dose in ACS patients. Presence of ST-segment elevation myocardial infarction (versus non-ST-segment elevation ACS) and morphine co-administration were the strongest predictors of HPR at 1 and 2 hours after ticagrelor loading dose according to linear regression analyses, multiple backward stepwise logistic regression analyses and generalized estimating equation model. By pinpointing simple to recognize clinical features, the results of this study facilitate identification of ACS patients who have the highest odds of HPR during the initial phase of treatment with ticagrelor, and who could potentially benefit from alternative treatment strategies.
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».