Commentary: Effect of aspirin in patients with established asymptomatic carotid atherosclerosis: a systematic review and meta-analysis
Notice bibliographique
Résumé
There was a fatal flaw in the review by Hu et al.,(Hu et al., 2022) who reported that aspirin did not slow progression of carotid intima-media thickness (IMT) and did not reduce the risk of cardiovascular events in patients with carotid IMT. They studied IMT, which is biologically, (Spence, 2015) genetically, (Pollex and Hegele, 2006) and pathologically (Finn et al., 2010) distinct from atherosclerosis. (Spence, 2020) The journal Atherosclerosis has established a policy that IMT must not be referred to as "preclinical atherosclerosis". It should be referred to as ""arterial injury" or "arteriopathy", not "atherosclerosis". (Raggi and Stein, 2020) IMT is a much weaker predictor of myocardial infarction (Johnsen et al., 2007) or stroke (Mathiesen et al., 2011) than carotid plaque burden, measured as total plaque area (TPA). Indeed, carotid plaque burden is strongly associated with, (Sillesen et al., 2012) and as predictive of cardiovascular risk (Baber et al., 2015) as a coronary calcium score. IMT is neither. (Sillesen et al., 2012, Baber et al., 2015 Among patients referred for cardiovascular prevention whose TPA was in the top quartile (> 119 mm 2 ), the 5-year risk of stroke, myocardial infarction or vascular death was 19.5%, after adjusting for baseline risk factors. (Spence et al., 2002) It is extremely likely that aspirin would reduce cardiovascular risk in such high-risk patients with true atherosclerosis.
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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 | 0,086 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,008 | 0,007 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,010 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,019 | 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 ».