Management of dyslipidemia in primary care.
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Cardiovascular disease remains the leading cause of mortality in Canada. The link between hyperlipidemia and coronary heart disease has been clearly established. There is overwhelming evidence for reductions in coronary events and cardiovascular mortality with lowering of low-density lipoprotein cholesterol (LDL-C). Despite the evidence, hyperlipidemia treatment remains suboptimal. OBJECTIVE: To evaluate compliance with published dyslipidemia guidelines in a primary care setting. The primary outcome measure was target LDL-C level. METHODS: Retrospective chart review of a random selection of 300 patients diagnosed with hyperlipidemia in a large academic family medicine clinic. The primary outcome measure was a target LDL-C level of less than 2.5 mmol/L for patients with diabetes or coronary heart disease. For patients without diabetes or coronary heart disease, Framingham risk assessment tables were used to determine ideal target LDL-C levels. RESULTS: Overall, 53% of patients achieved target LDL-C. Target LDL-C levels were achieved in 48% of patients with diabetes or coronary heart disease. Males were twice as likely to be prescribed lipid lowering therapy than females. Males on lipid lowering therapy were twice as likely as females on lipid lowering therapy to achieve target LDL-C levels. Males with diabetes or coronary heart disease were twice as likely as females with diabetes or coronary heart disease to achieve target LDL-C levels. Only 44% of patients with diabetes or coronary heart disease were prescribed lipid lowering therapy. CONCLUSION: Results from an academic family medicine clinic indicate suboptimal compliance with current dyslipidemia management guidelines. Primary care physicians need to continue to take an aggressive stance on lipid lowering strategies, especially in high-risk patients and females.
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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 | 0,001 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».