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Enregistrement W2038005906 · doi:10.1097/mol.0b013e32833305a3

Polypill: the evidence and the promise

2009· review· en· W2038005906 sur OpenAlexaff
Eva Lonn, Salim Yusuf

Notice bibliographique

RevueCurrent Opinion in Lipidology · 2009
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueMedication Adherence and Compliance
Établissements canadiensHamilton Health SciencesPopulation Health Research InstituteMcMaster University
Organismes subventionnairesWellcome Trust
Mots-clésPolypillMedicinePharmacologyIntensive care medicineTraditional medicineInternal medicineAspirin

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

PURPOSE OF REVIEW: In spite of great scientific advances, cardiovascular disease is the commonest cause of death worldwide and current cardiovascular prevention strategies fail to achieve the full potential of risk modification. A large amount of evidence supports the use of pharmacological treatments both in primary and secondary prevention and it was hypothesized that a fixed-dose combination of such drugs, a 'polypill', may greatly simplify and improve current prevention strategies. RECENT FINDINGS: Several polypill formulations have been developed and a recent trial demonstrated the short-term feasibility, safety and efficacy (in reducing risk factor levels) of a polypill in individuals at moderate risk. Many challenges remain and studies are underway, which will address questions related to formulation of polypill(s), the long-term safety and tolerability, the efficacy in reducing risk factor levels and cardiovascular events, physician, patient and societal acceptability, adherence, regulatory requirements, cost and impact on lifestyle habits. SUMMARY: Theoretical models suggest that a polypill containing low-dose aspirin, three blood pressure-lowering drugs at half dose and a potent statin, administered to a large proportion of the population at risk for cardiovascular events, could reduce ischemic heart disease and strokes by over 80%. The feasibility of this approach has recently been shown in a clinical trial and ongoing studies will define whether the postulated benefits of the polypill will be observed.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,007
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,008
Score d'incertitude au seuil0,026

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,007
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0040,002
Bibliométrie0,0020,003
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0080,001

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 Opus0,370
Tête enseignante GPT0,499
Écart entre enseignants0,129 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

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

En bref

Citations21
Publié2009
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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