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Enregistrement W3091884451 · doi:10.1097/hco.0000000000000783

Secondary prevention after CABG: do new agents change the paradigm?

2020· review· en· W3091884451 sur OpenAlexafffund
Amélie Paquin, Paul Poirier, Jonathan Beaudoin, Marie‐Ève Piché

Notice bibliographique

RevueCurrent Opinion in Cardiology · 2020
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCardiac and Coronary Surgery Techniques
Établissements canadiensUniversité LavalInstitut universitaire de cardiologie et de pneumologie de Québec
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésMedicineCoronary artery diseaseStroke (engine)CardiologyInternal medicineArteryDiseaseIntensive care medicineSecondary preventionAdverse effect

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

PURPOSE OF REVIEW: Coronary artery bypass graft (CABG) surgery remains the gold-standard treatment for multivessel and left main coronary artery disease. Despite significant improvement in cardiovascular outcomes, patients undergoing CABG remain at risk for recurrent adverse ischemic events and other cardiovascular outcomes (coronary revascularisation, stroke, cardiac death, etc.). The purpose of this review is to summarize the most recent evidence in pharmacological preventive therapies addressing the residual cardiovascular risk in patients who have undergone CABG. RECENT FINDINGS: Novel cardiovascular pharmacological preventive strategies targeting inflammatory, metabolic and prothrombotic (antiplatelet and anticoagulation) pathways have been recently assessed, with promising results for secondary prevention after CABG. SUMMARY: Secondary prevention is an essential part of postoperative care after CABG. Novel lipid-lowering and glucose-controlling agents suggest a strong and consistent benefit on native coronary artery disease and overall cardiovascular outcomes. The role and the choice of enhanced antiplatelet/anticoagulation/lipid/glucose-modulating therapies following CABG should be better defined and deserves further investigation. Additional studies are required to identify new therapeutic target addressing the specific multifactorial nature of the graft CV disease and identifying the best preventive strategies for long-term graft patency.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,952
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,002
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,180
Tête enseignante GPT0,422
Écart entre enseignants0,241 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations16
Publié2020
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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