Stroke Prevention: Little-Known and Neglected Aspects
Notice bibliographique
Résumé
Combining available therapies has the potential to reduce the risk of stroke by 80% or more. A comprehensive review of all aspects of stroke prevention would be very lengthy; in this narrative review, we focus on some aspects of stroke prevention that are little-known and/or neglected. These include the following: (1) implementation of a Mediterranean diet; (2) B vitamins to lower homocysteine; (3) coordinated approaches to smoking cessation; (4) intensive lipid-lowering therapy; (5) lipid lowering in the elderly; (6) physiologically individualized therapy for hypertension based on renin/aldosterone phenotyping; (7) avoiding excessive blood pressure reduction in patients with stiff arteries; (8) treatment of insulin resistance with pioglitazone in stroke patients with prediabetes and diabetes; (9) impaired activation of clopidogrel in patients with variants of CYP2C19; (10) aspirin pseudoresistance due to enteric coating; (11) rationale for anticoagulation in patients with embolic stroke of unknown source; (12) pharmacologic properties of direct-acting oral anticoagulants that should be considered when choosing among them; (13) the identification of which patients with asymptomatic carotid stenosis are at a high enough risk to benefit from carotid endarterectomy or stenting; and (14) the importance of age in choosing between endarterectomy and stenting. Stroke prevention could be improved by better recognition of these issues and by implementation of the principles derived from them.
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 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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| 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 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 ».