Symptomatic Cervical Carotid Artery Stenosis: Evolving Paradigms in Risk Stratification and Intervention
Notice bibliographique
Résumé
Symptomatic carotid disease, characterized by atherosclerotic or non-atherosclerotic internal carotid artery disease with ipsilateral stroke symptoms, represents a critical condition in stroke neurology. This "hot carotid" state carries a high risk of stroke recurrence, with almost one-fourth of the patients experiencing recurrent ischemic events within 2 weeks of initial presentation. The global prevalence of significant carotid stenosis (conventionally defined as ≥50% narrowing) is estimated at around 1.8% in men and 1.2% in women and increases with age. Management of symptomatic carotid disease remains challenging, requiring a balance between urgent medical and surgical interventions and their associated risks. Current treatment approaches combine medical management, focusing on optimal antithrombotic therapy, with revascularization procedures such as carotid endarterectomy or carotid artery stenting. However, decision making has evolved beyond considering stenosis degree alone, now incorporating advanced imaging data on plaque composition and intraluminal characteristics. Even though there are numerous randomized trials, uncertainties persist regarding optimal management, particularly in light of improved medical therapies and emerging concepts like symptomatic non-stenotic carotid disease. Future research directions include exploring newer antithrombotic regimens, refining patient selection criteria for revascularization, and evaluating novel techniques like transcarotid artery revascularization.
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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 | 0,041 | 0,040 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,009 |
| Communication savante | 0,008 | 0,008 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,013 |
| 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 ».