The journey to improving stroke risk stratification for patients with carotid artery stenosis: from medical management to revascularization
Notice bibliographique
Résumé
Ischemic strokes remain a leading cause of mortality and morbidity worldwide. Carotid artery stenosis is a major risk factor for ischemic strokes. Although traditional carotid revascularization procedures are based on carotid stenosis, it has been increasingly recognized that plaque composition plays an important role in plaque rupture and stroke occurrence. Our narrative review aims to present the evidence related to 1) carotid atherosclerosis and plaque composition contributors to stroke and 2) medical management and revascularization of patients with carotid artery stenosis for stroke prevention. For patients with severe carotid atherosclerosis, critical treatment modalities include best medical therapy and revascularization, specifically, carotid endarterectomy (CEA) or carotid artery stenting (CAS) for symptomatic and asymptomatic individuals, according to stenosis guidelines (≥50% and ≥70% stenosis, respectively). Landmark randomized controlled trials (RCTs) showcased the clinical value of surgery in reducing future stroke outcomes for asymptomatic and symptomatic populations. Along with the latest advancements in medical therapy, results from modern RCTs are providing much needed evidence regarding the net benefits in revascularization for stroke risk reduction, namely, in asymptomatic populations. Evidence suggests that carotid artery stenosis, the primary metric for CEA or CAS eligibility is not always consistent with the degree of plaque instability. We emphasize the importance of combining plaque instability and carotid stenosis assessments to better classify at-risk patients. Along with integrations of interventions with modern medical treatment, novel findings from RCTs and consideration of stenosis and plaque instability will ultimately help improve individualized care leading to effective prevention of ischemic strokes.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».