Lipid-Lowering Therapy With Statins in High-Risk Elderly Patients
Notice bibliographique
Résumé
CONTEXT: The benefits of cardiovascular therapies such as statins for secondary prevention have been well documented, although they may not be optimally used in patients most likely to benefit. Ideally, aggressiveness in the use of these beneficial therapies should correlate with baseline cardiovascular risk. OBJECTIVE: To examine the association between physicians' treatment aggressiveness and baseline cardiovascular risk. DESIGN, SETTING, AND PATIENTS: Retrospective cohort study incorporating the use of multiple linked health care administrative databases covering more than 1.4 million elderly residents of Ontario. We included 396,077 patients aged 66 years or older who had a history of cardiovascular disease or diabetes while undergoing medical treatment and who were alive on April 1, 1998. Baseline cardiovascular risk was derived using a risk-adjustment index in which we modeled probability of death after 3 years of follow-up. MAIN OUTCOME MEASURE: Likelihood of statin use, stratified by baseline cardiovascular risk, after adjusting for age, sex, socioeconomic status, and rural or urban residence. RESULTS: Only 75,617 patients (19.1%) in this secondary prevention cohort were prescribed statins. In patients 66 to 74 years old, the adjusted probabilities of statin prescription were 37.7%, 26.7%, and 23.4% in the categories of low, intermediate, and high baseline risk, respectively. The likelihood of statin prescription was 6.4% lower (adjusted odds ratio, 0.94; 95% confidence interval, 0.93-0.95) for each year of increase in age and each 1% increase in predicted 3-year mortality risk. The influence of age also interacted synergistically with baseline risk on the prescription of statins (P<.001). CONCLUSIONS: We found that prescription of statins diminished progressively as baseline cardiovascular risk and future probability of death increased. Since the benefits of a therapy are dependent on the baseline risk, the maximum benefits of statins may not be fully realized until implementation of therapy includes patients at highest risk.
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 enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».