CURRENT AND EXPERIMENTAL TREATMENT OF STROKE
Notice bibliographique
Résumé
Stroke is the third leading cause of death in the United States; approximately 730,000 Americans have a new or recurrent stroke each year. That’s one every minute and it costs the health care system $30 billion annually. The incidence of stroke is expected to rise dramatically as the population ages because stroke risk increases with age. The risk of stroke doubles for each decade after age 55. Stroke is a major factor in the late-life dementia that affects more than 40 % of Americans over the age of 80. One in four men will have had a disabling stroke by the age of 80 and one in five women by the age of 85. Currently Alteplase (recombinant tissue plasminogen ac-tivator [rtPA]) is the only treatment for acute stroke ap-proved in the United States. Alteplase is a thrombolytic agent that restores cerebral blood flow by removing the vas-cular occlusion. Alteplase is only an appropriate therapy for a small proportion of stroke patients (2%) because it must be given early to achieve efficacy and functional recovery following delayed reperfusion. Less than 15 % of patients, however, are admitted to the hospital within the 3-hour safety window (1). Several other new treatments are being tested in the clinic and even more are in preclinical develop-ment. Antiplatelet therapy and thrombolytics are aimed at improving cerebral blood flow but there are other therapeu-tic strategies such as neuroprotectants, antiinflammatory agents, free radical scavengers, and neurotrophic agents. In this chapter we survey the current status of clinical trials for stroke and review these therapeutic strategies. PATHOPHYSIOLOGY AND PRECLINICAL MODELS OF STROKE Stroke in the clinic is represented predominantly by is-chemic stroke (80%), in which there is a loss of cerebral
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».