A promising tool to tackle the risk of cerebral vascular disease, the emergence of novel carotid wall imaging
Notice bibliographique
Résumé
Stroke is a heterogeneous vascular disease. Carotid artery atherosclerosis is associated with almost one-quarter of ischemic strokes. Moreover, a large percentage of preventable strokes are currently attributed to carotid atherosclerosis. Over the past three decades, the management of carotid artery disease has evolved. The benefits of carotid revascularization alongside medical therapy have early been recognized. Nonetheless, the debate regarding the optimal strategy is still ongoing, particularly in patients with asymptomatic carotid artery disease. One of the challenges is the use of luminal stenosis to quantify the severity of the carotid artery disease and to guide decision-making regarding invasive revascularization. Characterizing carotid atherosclerotic plaque is a promising tool to identify vulnerable plaque. Certain features such as large lipid core have already been linked to acute vascular events, not only at the plaque level but also to predict systemic cardiovascular events. Recently, a quantitative T2 mapping magnetic resonance imaging technique was developed and validated against histology. The ability to accurately quantify plaque lipid content using this technique opens several new opportunities. In this review articles, we will discuss the current challenges in the management of carotid artery disease and the future roles of T2 mapping to aid therapeutic options. These roles may include how to determine the mode of invasive carotid revascularization in symptomatic patients. Moreover, there may be a rational to use T2 mapping as a risk stratification tool in asymptomatic patients with carotid artery stenosis. It may also provide an opportunity to stage atherosclerosis and identify patients with coronary atherosclerosis who may benefit maximally from intensive lipid interventions.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».