Defining Strategies of Modulation of Antiplatelet Therapy in Patients With Coronary Artery Disease: A Consensus Document from the Academic Research Consortium
Notice bibliographique
Résumé
Antiplatelet therapy is the mainstay of pharmacologic treatment to prevent thrombotic or ischemic events in patients with coronary artery disease treated with percutaneous coronary intervention and those treated medically for an acute coronary syndrome. The use of antiplatelet therapy comes at the expense of an increased risk of bleeding complications. Defining the optimal intensity of platelet inhibition according to the clinical presentation of atherosclerotic cardiovascular disease and individual patient factors is a clinical challenge. Modulation of antiplatelet therapy is a medical action that is frequently performed to balance the risk of thrombotic or ischemic events and the risk of bleeding. This aim may be achieved by reducing (ie, de-escalation) or increasing (ie, escalation) the intensity of platelet inhibition by changing the type, dose, or number of antiplatelet drugs. Because de-escalation or escalation can be achieved in different ways, with a number of emerging approaches, confusion arises with terminologies that are often used interchangeably. To address this issue, this Academic Research Consortium collaboration provides an overview and definitions of different strategies of antiplatelet therapy modulation for patients with coronary artery disease, including but not limited to those undergoing percutaneous coronary intervention, and consensus statements on standardized definitions.
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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 | 0,013 | 0,014 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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 ».