Ticagrelor as an Alternative Antiplatelet Therapy in Cardiac Patients Non-Sensitive to Aspirin
Notice bibliographique
Résumé
Background and Objectives: Aspirin (acetylsalicylic acid—ASA) is a first-line antiplatelet therapy provided to patients with coronary artery disease (CAD). However, it has been demonstrated that 20–30% of these patients are non-sensitive to their ASA therapy. ASA non-sensitivity is a phenomenon where low-dose ASA (81–325 mg) does not completely inhibit arachidonic-acid-induced platelet aggregation, putting patients at risk of adverse cardio-thrombotic events. Ticagrelor is a P2Y12 receptor inhibitor and alternative antiplatelet that has been approved to reduce the risk of stroke, myocardial infarction, and overall cardiovascular-related death. In this study, we aimed to identify ASA non-sensitive patients and evaluate if they would be sensitive to ticagrelor. Materials and Methods: For this pilot study, thirty-eight patients with CAD taking 81 mg ASA were recruited. Blood samples were collected from each patient and platelet rich plasma (PRP) from each sample was isolated. Light-transmission aggregometry (LTA) was used to determine baseline ASA sensitivity in each patient using 0.5 mg/mL arachidonic acid as a platelet agonist. Patients with ≥20% maximal platelet aggregation after activation were considered ASA non-sensitive. Fresh PRP samples from all patients were then spiked with a clinical dosage of ticagrelor (3 μM—approximately equivalent to a loading dose of 180 mg ticagrelor). Sensitivity was determined using LTA and 5 μM ADP as a platelet agonist. Patients with ≥46% maximal platelet aggregation were considered ticagrelor non-sensitive. Results: Of the 38 CAD patients taking 81 mg ASA, 32% (12/38) were non-sensitive to their 81 mg ASA therapy. All 38 of the recruited patients (100%) were sensitive to ticagrelor ex vivo. In conclusion, we were able to identify ASA non-sensitivity using LTA and determine that ASA non-sensitive patients were sensitive to ticagrelor. Conclusions: Our results suggest that ticagrelor is a promising alternative therapy for patients who are non-sensitive to ASA.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 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 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».