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Enregistrement W3136555611 · doi:10.1016/j.cjco.2021.03.005

Medical Management of Peripheral Arterial Disease: Deciphering the Intricacies of Therapeutic Options

2021· review· en· W3136555611 sur OpenAlexafffund
Sanjot S. Sunner, Robert C. Welsh, Kevin R. Bainey

Notice bibliographique

RevueCJC Open · 2021
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiquePeripheral Artery Disease Management
Établissements canadiensCanadian VIGOUR CentreUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesAbbott VascularEli Lilly and CompanyUniversity of AlbertaAstraZenecaBayerHeart and Stroke Foundation of CanadaBoehringer Ingelheim
Mots-clésMedicineArterial diseaseCoronary artery diseaseGuidelineDiseaseGynecologyIntensive care medicineVascular diseaseInternal medicinePathology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Due to the pathophysiology of atherosclerosis, the management for coronary artery disease and peripheral arterial disease (PAD) were considered homogenous, with therapies focused on the use of lipid-lowering medications, antiplatelet therapy, glucose control, and blood pressure management. However, more recently, studies have supported the use of tailored therapeutics and medical targets for patients with PAD that sometimes differ from those for coronary artery disease. Moreover, we are now witnessing large randomized PAD-specific trials that have altered therapeutic regimens and targets. Given these updates, dissemination of knowledge is lacking, as evidenced by discordant guideline recommendations. This comprehensive review provides an overview of contemporary therapeutic options for secondary prevention for patients with PAD.

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 candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Autre devis · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,973
Score d'incertitude au seuil0,997

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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 Opus0,063
Tête enseignante GPT0,383
Écart entre enseignants0,320 · 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'étudeAutre devis
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

Citations10
Publié2021
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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