Caractérisation des profils de traitements pour accident vasculaire cérébral et événements cliniques associés
Bibliographic record
Abstract
Il existe peu de données sur les pratiques de prescription ainsi que sur l’efficacité des traitements de prévention secondaire de l’accident vasculaire cérébral (AVC), un problème de santé important, dans un contexte de pratique clinique quotidienne. L’objectif de ce mémoire est de décrire les traitements prescrits en vie réelle suite à un premier AVC ischémique et d’évaluer leurs effets sur le risque de décès ou de récurrence. Une étude de cohorte rétrospective incluant 5587 patients (³18 ans) avec AVC ischémique incident au Québec entre le 1er janvier 2011 et le 31 décembre 2012 a été menée à partir des banques de données de la Régie de l’assurance maladie du Québec (RAMQ). À court terme (0-30 jours), la majorité des patients (71,7%) recevaient un médicament antithrombotique (anticoagulant et/ou antiplaquettaire) mais seuls 55,7% prenaient ces traitements selon ce qui est recommandé dans les guides de pratique clinique canadiens. Près d’un cinquième des patients (20,2%) ne recevaient, quant à eux, aucune ordonnance délivrée à court terme. D’après les analyses de survie effectuées, tous les traitements diminuaient le risque de décès ou de récurrence d’AVC d’environ 50% sur un an. L’efficacité des traitements de prévention secondaire observée dans les essais cliniques semblent se confirmer en vie réelle.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.003 | 0.020 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.004 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.002 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.006 | 0.001 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".