Physician Approaches to Antithrombotic Therapies for Recently Symptomatic Carotid Stenosis
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Whereas the beneficial effect of antiplatelet therapy for recurrent stroke prevention has been well established, uncertainties remain regarding the optimal antithrombotic regimen for recently symptomatic carotid stenosis. We sought to explore the approaches of stroke physicians to antithrombotic management of patients with symptomatic carotid stenosis. METHODS: We employed a qualitative descriptive methodology to explore the decision-making approaches and opinions of physicians regarding antithrombotic regimens for symptomatic carotid stenosis. We conducted semi-structured interviews with a purposive sample of 22 stroke physicians (11 neurologists, 3 geriatricians, 5 interventional-neuroradiologists, and 3 neurosurgeons) from 16 centers on four continents to discuss symptomatic carotid stenosis management. We then conducted thematic analysis on the transcripts. RESULTS: Important themes revealed from our analysis included limitations of existing clinical trial evidence, competing surgeon versus neurologist/internist preferences, and the choice of antiplatelet therapy while awaiting revascularization. There was a greater concern for adverse events while using multiple antiplatelet agents (e.g., dual-antiplatelet therapy (DAPT)) in patients undergoing carotid endarterectomy compared to carotid artery stenting. Regional variations included more frequent use of single antiplatelet agents among European participants. Areas of uncertainty included antithrombotic management if already on an antiplatelet agent, implications of nonstenotic features of carotid disease, the role of newer antiplatelet agents or anticoagulants, platelet aggregation testing, and timing of DAPT. CONCLUSION: Our qualitative findings can help physicians critically examine the rationale underlying their own antithrombotic approaches to symptomatic carotid stenosis. Future clinical trials may wish to accommodate identified variations in practice patterns and areas of uncertainty to better inform clinical practice.
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 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 | 0,014 | 0,031 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,006 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».