Notice bibliographique
Résumé
Ultrasound methods are useful in stroke prevention in several ways. Measurement of carotid plaque burden, as either total plaque area (TPA) or total plaque volume (TPV) are strong predictors of cardiovascular risk: much stronger than intima-media thickness, which does not represent true atherosclerosis, but a biologically and genetically distinct phenotype. Measurement of plaque burden is also useful for the study of genetics, and of new risk factors such as toxic products of the intestinal microbiome. Carotid plaque burden is highly correlated with and as predictive of risk as coronary calcium scores, but is less costly and does not require radiation. Furthermore, because carotid plaques change in time over a period of months, they can be used for a new approach to vascular prevention: “ Treating arteries instead of treating risk factors ”. In high-risk patients with asymptomatic carotid stenosis (ACS), this approach, implemented in 2003 in our clinics, was associated with a >80% reduction of stroke and myocardial infarction over 2 years. “ Treating arteries without measuring plaque would be like treating hypertension without measuring blood pressure ”. Ultrasound methods can also be used to assess plaque vulnerability, by detecting echolucency, ulceration and plaque inhomogeneity on assessment of plaque texture. Transcranial Doppler (TCD) embolus detection is useful for risk stratification in patients with ACS; patients with two or more microemboli in an hour of monitoring have a 1-year risk of 15.6%, vs . 1% without microemboli, so this very clearly distinguishes which patients with ACS could benefit from intervention. TCD saline studies are more sensitive than trans-esophageal echocardiography for detection of patent foramen ovale, and more predictive of recurrent stroke. These methods should be more widely used, to reduce the increasing burden of stroke in our aging populations.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,003 |
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 ».