Adding pharmacists to primary care teams reduces predicted long‐term risk of cardiovascular events in Type 2 diabetic patients without established cardiovascular disease: results from a randomized trial
Notice bibliographique
Résumé
AIM: To determine the impact of adding pharmacists to primary care teams on predicted 10-year risk of cardiovascular events in patients with Type 2 diabetes without established cardiovascular disease. METHODS: This was a pre-specified secondary analysis of randomized trial data. The main study found that, compared with usual care, addition of a pharmacist resulted in improvements in blood pressure, dyslipidaemia, and hyperglycaemia for primary care patients with Type 2 diabetes. In this sub-study, predicted 10-year risk of cardiovascular events at baseline and 1 year were calculated for patients free of cardiovascular disease at enrolment. The primary outcome was change in UK Prospective Diabetes Study (UKPDS) risk score; change in Framingham risk score was a secondary outcome. RESULTS: Baseline characteristics were similar between the 102 intervention patients and 93 control subjects: 59% women, median (interquartile range) age 57 (50-64) years, diabetes duration 3 (1-6.5) years, systolic blood pressure 128 (120-140) mmHg, total cholesterol 4.34 (3.75-5.04) mmol/l and HbA(1c) 54 mmol/mol (48-64 mmol/mol) [7.1% (6.5-8.0%)]. Median baseline UKPDS risk score was 10.2% (6.0-16.7%) for intervention patients and 9.5% (5.8-15.1%) for control subjects (P = 0.80). One-year post-randomization, the median absolute reduction in UKPDS risk score was 1.0% greater for intervention patients compared with control subjects (P = 0.032). Similar changes were seen with the Framingham risk score (median reduction 1.2% greater for intervention patients compared with control subjects, P = 0.048). The two risk scores were highly correlated (rho = 0.83; P < 0.001). CONCLUSION: Adding pharmacists to primary care teams for 1 year significantly reduced the predicted 10-year risk of cardiovascular events for patients with Type 2 diabetes without established cardiovascular disease.
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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 | 0,003 | 0,013 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| 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 ».