Does the Prevalence of Dyslipidemias Differ between Newfoundland and the Rest of Canada? Findings from the Electronic Medical Records of the Canadian Primary Care Sentinel Surveillance Network
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Newfoundland and Labrador (NL) has the highest prevalence of cardiovascular disease (CVD) in Canada. Dyslipidemia is a risk factor for CVD. This study compares the prevalence of dyslipidemia in the NL population with the rest of Canada. METHODS: A cross-sectional study, using data from the Canadian Primary Care Sentinel Surveillance Network (CPCSSN), was undertaken. The study population included adults, excluding pregnant women, aged 20 years and older. Canadian guidelines were used for classifying dyslipidemia. Univariate and multivariate analyses were conducted to compare the lipid levels and prevalence of dyslipidemia between NL and the rest of Canada. RESULTS: About 128,825 individuals (NL: 7,772; rest of Canada: 121,053) were identified with a mean age of 59 years (55% females). Mean levels of total cholesterol (4.96 vs. 4.93, p = 0.03), low-density lipoprotein (LDL) (3.00 vs. 2.90 mmol/L, p < 0.0001), triglyceride (1.47 vs. 1.41 mmol/L, p < 0.0001), and high-density lipoprotein (HDL) (1.29 vs. 1.39 mmol/L, p < 0.0001) were significantly different in NL compared to the rest of Canada. Dyslipidemias of LDL (29 vs. 25% p < 0.0001), HDL (38 vs. 27%, p < 0.0001), and triglyceride (29 vs. 26%, p < 0.0001) were significantly more common in NL. After adjustment for confounding variables, NL inhabitants were more likely to have dyslipidemia of total cholesterol (OR: 1.16, 95% CI: 1.10-1.23, p < 0.0001), HDL (OR: 1.52, 95% CI: 1.44-1.60, p < 0.0001), LDL (OR: 1.38, 95% CI: 1.30-1.46, p < 0.0001), and ratio (OR: 1.53, 95% CI: 1.42-1.60, p < 0.0001). CONCLUSION: The NL population has a significantly higher rate of dyslipidemia compared to the rest of Canada, and the mean levels of all lipid components are worse in NL. Distinct cultural and genetic features of the NL population may explain this, accounting for a higher rate of CVD in NL.
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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 | 0,008 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,002 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 ».