Optimal medical therapy after coronary artery bypass grafting: a primer for surgeons
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE OF REVIEW: After coronary artery bypass grafting (CABG), patients remain at increased risk of cardiovascular events and death. Cardiac surgeons have the opportunity to reduce this risk by optimizing post-CABG patients' medical therapy. RECENT FINDINGS: Recent developments in lipid-lowering, diabetes management, antithrombotic therapy, and anti-inflammatory therapy can significantly improve prognosis in patients with chronic coronary artery disease. PCSK-9 inhibitors should be used in patients with elevated LDL cholesterol despite maximally tolerated statin therapy. Icosapent ethyl should be considered in patients with elevated triglycerides despite maximally tolerated statin therapy. Long-acting GLP-1 receptor agonists or SLGT-2 inhibitors should be used in all post-CABG patients with type 2 diabetes. Intensified antithrombotic therapy with DAPT or DPI reduces MACE (and DPI reduces mortality) in patients with high atherosclerotic burden. Colchicine has not yet been incorporated into guidelines on OMT for stable CAD but it is reasonable to consider using it in high-risk patients. SUMMARY: We review the foundations of optimal medical therapy after CABG, and summarize recent advances with a focus on practical application for the busy cardiac surgeon.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,002 |
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 ».