Lipid Treatment Assessment Project 2
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Information about physicians' adherence to cholesterol management guidelines remains scant. The present survey updates our knowledge of lipid management worldwide. METHODS AND RESULTS: Lipid levels were determined at enrollment in dyslipidemic adult patients on stable lipid-lowering therapy in 9 countries. The primary end point was the success rate, defined as the proportion of patients achieving appropriate low-density lipoprotein cholesterol (LDL-C) goals for their given risk. The mean age of the 9955 evaluable patients was 62+/-12 years; 54% were male. Coronary disease and diabetes mellitus had been diagnosed in 30% and 31%, respectively, and 14% were current smokers. Current treatment consisted of a statin in 75%. The proportion of patients achieving LDL-C goals according to relevant national guidelines ranged from 47% to 84% across countries. In low-, moderate-, and high-risk groups, mean LDL-C was 119, 109, and 91 mg/dL and mean high-density lipoprotein cholesterol was 62, 49, and 50 mg/dL, respectively. The success rate for LDL-C goal achievement was 86% in low-, 74% in moderate-, and 67% in high-risk patients (73% overall). However, among coronary heart disease patients with > or =2 risk factors, only 30% attained the optional LDL-C goal of <70 mg/dL. In the entire cohort, high-density lipoprotein cholesterol was <40 mg/dL in 19%, 40 to 60 mg/dL in 55%, and >60 mg/dL in 26% of patients. CONCLUSIONS: Although there is room for improvement, particularly in very-high-risk patients, these results indicate that lipid-lowering therapy is being applied much more successfully than it was a decade ago.
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.
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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
| 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 découle