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Enregistrement W1939039978 · doi:10.2147/vhrm.s3748

Maintenance of improved lipid levels following attendance at a cardiovascular risk reduction clinic: a 10-year experience

2008· article· en· W1939039978 sur OpenAlexafffundabout
Glen J. Pearson, Gordon A. Francis, Kari L. Olson, Dawna Gilchrist, Sumit R. Majumdar, Panich, Ross T. Tsuyuki, Ali Damani

Notice bibliographique

RevueVascular Health and Risk Management · 2008
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueLipoproteins and Cardiovascular Health
Établissements canadiensUniversity of AlbertaAlberta Hospital EdmontonUniversity of Alberta Hospital
Organismes subventionnairesUniversity of Alberta
Mots-clésMedicineLipid profileCholesterolInternal medicineMedical recordRetrospective cohort studyLipoprotein

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Maintenance of improved lipid levels following attendance at a cardiovascular risk reduction clinic: a 10-year experience Glen J Pearson1,5, Kari L Olson6, Nicole E Panich1, Sumit R Majumdar2,5, Ross T Tsuyuki1,4, Dawna M Gilchrist2,5, Ali Damani4, Gordon A Francis3,5The MILLARR Study (Maintenance of Improved Lipid Levels Following Attendance at a Cardiovascular Risk Reduction Clinic) 1Department of Medicine, Divisions of Cardiology; 2General Internal Medicine; 3Endocrinology and Metabolism; Faculty of Pharmacy and Pharmaceutical Sciences; 4University of Alberta, Edmonton, Alberta, Canada; 5Cardiovascular Risk Reduction Clinic (CRRC), University of Alberta Hospital, Edmonton, Alberta, Canada; 6University of Colorado Health Sciences Center, Denver, Colorado, USA; 7Family Medicine (Private Practice), Calgary, Alberta, CanadaBackground: Specialty cardiovascular risk reduction clinics (CRRC) increase the proportion of patients attaining recommended lipid targets; however, it is not known if the benefits are sustained after discharge. We evaluated the impact of a CRRC on lipid levels and assessed the long-term effect of a CRRC in maintaining improved lipid levels following discharge.Methods: The medical records of consecutive dyslipidemic patients discharged >6 months from a tertiary hospital CRRC from January 1991 to January 2001 were retrospectively reviewed. The primary outcome was the change in patients’ lipid levels between the final CRRC visit and the most recent primary care follow-up. A worst-case analysis was conducted to evaluate the potential impact of the patients in whom the follow-up lipid profiles post-discharge from the CRRC were not obtained.Results: Within the CRRC (median follow-up = 1.28 years in 1064 patients), we observed statistically significant improvements in all lipid parameters. In the 411 patients for whom post-discharge lipid profiles were available (median follow-up = 2.41 years), there were no significant differences observed in low-density lipoprotein-cholesterol, total cholesterol (TC), or triglycerides since CRRC discharge; however, there were small improvements in high-density lipoprotein-cholesterol (HDL-C) and TC:HDL ratio (p < 0.05 for both). The unadjusted worst-case analysis (653 patients with no follow-up lipid profiles) demonstrated statistically significant worsening of all lipid parameters between CRRC discharge and the most recent follow-up. However, when the change in lipid parameters between the baseline and the most recent follow-up was assessed in this analysis, the changes in all lipid parameters were significantly improved (p < 0.05).Conclusions: This study demonstrates that a CRRC can improve lipid levels and suggests that these benefits are sustained once patients are returned to the care of their primary physician.Keywords: cardiovascular risk factors, dyslipidemia, outcomes, pharmacotherapy, secondary prevention

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Autre devis · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,891
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,002
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,022
Tête enseignante GPT0,273
Écart entre enseignants0,251 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeAutre devis
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

Citations5
Publié2008
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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