Prevalence rate of laboratory defined aspirin resistance in cardiovascular disease patients: A systematic review and meta-analysis.
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Cardiovascular disease (CVD) is the first cause of mortality worldwide, with all the healthcare systems facing this very challenging issue. Aspirin continues to be the major gold-standard treatment worldwide in the prevention of thrombotic disease in patients with CVD, even though not all individuals respond to antiplatelet therapy in a similar way, being resistant to aspirin. The aim of this study was to determine the prevalence of laboratory defined aspirin resistance in CVD patients worldwide. METHODS: Relevant articles were identified through searching EMBASE, PubMed/ MEDLINE, ISI /Web of Science, Scopus, and the Cochrane Library, from January 2000 to February 2018. The methodological quality of the included studies was critically appraised using the Newcastle-Ottawa scale. The pooled prevalence of laboratory defined aspirin resistance was computed using the Der Simonian-Laird random-effect model. RESULTS: We included 65 studies, with a total of 10,729 patients. The overall prevalence of laboratory defined aspirin resistance in CVD patients was 24.7% ([95%CI 21.4-28.4]. Women were found to be at increased risk of laboratory defined aspirin resistance compared to men, with an odds ratio of 1.16 [95%CI 0.87-1.54]. CONCLUSION: Doctors and healthcare providers should pay special attention to aspirin resistance since lack of awareness could cause problems and increase mortality in these patients, if not properly treated with higher aspirin doses.
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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 | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,015 | 0,010 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,002 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».