Antithrombotic Therapy for Stroke Prevention in Patients With Ischemic Stroke With Aspirin Treatment Failure
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND AND PURPOSE: Many older patients presenting with acute ischemic stroke were already taking aspirin before admission. However, the management strategy for patients with aspirin treatment failure has not been fully established. METHODS: We used data from the American Heart Association Get With The Guidelines Stroke Registry to describe discharge antithrombotic treatment patterns among Medicare beneficiaries with ischemic stroke who were taking aspirin before their stroke and were discharged alive from 1734 hospitals in the United States between October 2012 and December 2017. RESULTS: Of 261 634 ischemic stroke survivors, 100 016 (38.2%) were taking aspirin monotherapy before stroke. Among them, 44.4% of patients remained on aspirin monotherapy at discharge (20.9% 81 mg, 18.2% 325 mg, 5.3% other or unknown dose). The next most common therapy choice was dual antiplatelet therapy (24.6%), followed by clopidogrel monotherapy (17.8%). The remaining 13.2% of patients were discharged on either aspirin/dipyridamole, warfarin, or nonvitamin K antagonist oral anticoagulants with or without antiplatelet, or no antithrombotic therapy at all. CONCLUSIONS: Nearly half of patients with ischemic stroke while on preventive therapy with aspirin are discharged on aspirin monotherapy without changing antithrombotic class, while the other half are discharged on clopidogrel monotherapy, dual antiplatelet therapy, or other less common agents. These findings emphasize the need for future research to identify best management strategies for this very common and complex clinical scenario.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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 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 ».