Notice bibliographique
Résumé
Since a 2017 update, there have been important advances in stroke prevention. These include new evidence about nutrition, antiplatelet therapy, anticoagulation, lipid-lowering therapy, hypertension control, pioglitazone, and carotid endarterectomy and stenting. Evidence regarding toxic metabolites produced by the intestinal microbiome from egg yolk and red meat has important dietary implications, particularly for patients with impaired renal function, including the elderly. They should avoid egg yolk and red meat and limit the intake of animal flesh. Higher doses of folic acid may be needed for patients with the T allele of MTHFR, so it may not be sufficient to give vitamin B12 (methylcobalamin) alone, even in countries with folate fortification. There is now good evidence that lipid-lowering therapy is even more beneficial in the elderly than in younger patients; we should be using lipid-lowering therapy more intensively, often/usually combining statins with ezetimibe. There is new evidence that lower systolic blood pressure targets are better for most patients, but a subgroup with stiff arteries, a wide pulse pressure, and a diastolic pressure of <60 would be more likely to be harmed than helped by aiming for a systolic target of <120 mmHg. There is a better understanding of how the pharmacological properties of direct-acting oral anticoagulants and the metabolism of antiplatelet agents should inform decisions about the use of these agents. Pioglitazone markedly reduces the risk of stroke, both in diabetics and prediabetics; it should be used more widely. It is now clear that carotid endarterectomy is safer than stenting and that the difference is strongly affected by age. Most patients, and in particular older patients, would be better served by endarterectomy than stenting.
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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 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,002 |
| 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 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 ».