Non-stenotic Carotid Plaques in Embolic Stroke of Unknown Source
Notice bibliographique
Résumé
Embolic stroke of unknown source (ESUS) represents one in five ischemic strokes. Ipsilateral non-stenotic carotid plaques are identified in 40% of all ESUS. In this narrative review, we summarize the evidence supporting the potential causal relationship between ESUS and non-stenotic carotid plaques; discuss the remaining challenges in establishing the causal link between non-stenotic plaques and ESUS and describe biomarkers of potential interest for future research. In support of the causal relationship between ESUS and non-stenotic carotid plaques, studies have shown that plaques with high-risk features are five times more prevalent in the ipsilateral vs. the contralateral carotid and there is a lower incidence of atrial fibrillation during follow-up in patients with ipsilateral non-stenotic carotid plaques. However, non-stenotic carotid plaques with or without high-risk features often coexist with other potential etiologies of stroke, notably atrial fibrillation (8.5%), intracranial atherosclerosis (8.4%), patent foramen ovale (5-9%), and atrial cardiopathy (2.4%). Such puzzling clinical associations make it challenging to confirm the causal link between non-stenotic plaques and ESUS. There are several ongoing studies exploring whether select protein and RNA biomarkers of plaque progression or vulnerability could facilitate the reclassification of some ESUS as large vessel strokes or help to optimize secondary prevention strategies.
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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) | 0,004 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».