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Enregistrement W2010683229 · doi:10.1067/mcp.2000.105152

Growth in use of statins after trials is not targeted to most appropriate patients

2000· article· en· W2010683229 sur OpenAlexaff
J. Feely

Notice bibliographique

RevueClinical Pharmacology & Therapeutics · 2000
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueLipoproteins and Cardiovascular Health
Établissements canadiensTrinity College
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineSimvastatinPopulationStatinClinical trialCoronary heart diseaseEzetimibeDefined daily doseInternal medicineMedical prescriptionEnvironmental healthPharmacology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVE: To determine whether growth in the use of lipid-lowering drugs after publication of studies in the primary and secondary prevention of coronary heart disease is in the population in which benefit was established, particularly middle-aged men. METHODS: We performed a series of pharmacoepidemiologic surveys of community prescribing in Ireland over 4 years. RESULTS: Nationally, the use of lipid-lowering drugs (92% statins) increased approximately fourfold from 1994 to 1998. In the Eastern Health Board region, the number of monthly recipients increased from 447 in April 1994 to 3530 in March 1998. Although use increased steadily after publication of Scandinavian Simvastatin Survival Study (4S) and West of Scotland Coronary Prevention Study (WOSCOPS) in 1994 and 1995, respectively, this occurred to a greater extent in women. However, after the Cholesterol and Recurrent Events (CARE) study in 1996 and subsequent recommendations that targeted statin use, particularly in men from 35 to 69 years old, there was a relatively greater increase in that population but, at 2.3%, it was well short of the target population of 5.8%. More women than men older than 65 years are receiving statins. The 10-mg dosage (a fourth or half that used in studies) is the most frequently dispensed. CONCLUSION: The use of statins, although rising rapidly, is below targets and was initially not directed at the population likely to benefit most or in the recommended dosage. Consequently, the benefits projected from clinical trials may not be seen in clinical practice.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,524
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,135
Tête enseignante GPT0,427
Écart entre enseignants0,293 · 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'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

Citations46
Publié2000
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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