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Enregistrement W1688730913 · doi:10.25011/cim.v30i2.981

Exploring patient demographic and clinical characteristics associated with lipid-lowering pharmacotherapy use in primary care

2007· article· en· W1688730913 sur OpenAlexaffvenueabout
Pendar Farahani, Mitchell Levine, Kathryn Gaebel, Jacques LeLorier, Sylvie Perrault, Jane Gillis, Judith A. Soon

Notice bibliographique

RevueClinical and investigative medicine · 2007
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueLipoproteins and Cardiovascular Health
Établissements canadiensUniversity of British ColumbiaDalhousie UniversityMcMaster UniversityUniversité de MontréalSt. Joseph’s Healthcare Hamilton
Organismes subventionnairesAstraZeneca
Mots-clésDyslipidemiaMedicineMedical prescriptionHyperlipidemiaPharmacotherapyPharmacyInternal medicineMedical recordPrimary carePopulationFamily medicineDiabetes mellitusPharmacologyEnvironmental healthEndocrinologyDisease

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Lipid-lowering therapeutics, particularly HMG Co-A reductase inhibitors, can be beneficial in primary and secondary cardiovascular prevention. The Canadian population frequently uses these medications but the manner in which they are used in community-based practice is unknown. OBJECTIVES: To assess the patient characteristics associated with lipid lowering drug use in community-based clinical practice across four geographic regions in Canada. To assess amongst lipid-lowering drugs users the proportion of patients that would meet accepted dyslipidemia management guidelines. To assess the community-based effectiveness of anti-hyperlipidemic drugs. METHODS: Patients filling a prescription for any anti-hyperlipidemia therapy in selected pharmacies in Ontario (ON), Quebec (PQ), British Columbia (BC) and Nova Scotia (NS). All eligible patients were interviewed over the telephone. Physicians who were providing healthcare to the participating patients were requested to provide information from the patient's medical record. RESULTS: The mean patient age was > 60 yr in all four provinces. There were some differences amongst the four provinces pertaining to patient characteristics, prescription patterns and therapeutic indicators, but not to outcomes. Anti-hyperlipidemia therapy was associated with a 1.81 mmol/L decrease in LDL-Cholesterol (P < 0.001); however only 73% of patients achieved target LDL-Cholesterol concentrations. A lag time of 1.96 yr (P < 0.0001) was observed from the diagnosis of dyslipidemia until the drug treatment was initiated. Patients had an average of 2.8 cardiovascular (CV) risk factors and 86% of patients had at two or more CV risk factors. Thirty-nine percent (95% CI, 36% - 42%) of the patients were being treated for secondary prevention. Thirteen percent (11-16%) of patients who were being treated for primary prevention had diabetes. Metabolic syndrome was observed in 32% (29-35%) of patients. CONCLUSION: Almost all patients fulfilled guideline requirements for the use of anti-hyperlipidemic therapy. Although the use of pharmacotherapy was associated with a lowering of LDL cholesterol more aggressive management is required to attain target LDL cholesterol concentrations.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,341
Score d'incertitude au seuil0,679

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,222
Tête enseignante GPT0,354
Écart entre enseignants0,132 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations12
Publié2007
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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