Long‐Term Impact of a Community Pharmacist Intervention on Cholesterol Levels in Patients at High Risk for Cardiovascular Events: Extended Follow‐up of the Second Study of Cardiovascular Risk Intervention by Pharmacists (SCRIP‐<i>plus</i>)
Notice bibliographique
Résumé
STUDY OBJECTIVE: To determine the effect of a community pharmacist intervention in patients at high risk for coronary heart disease on low-density lipoprotein cholesterol (LDL) levels 1 year after completion of the Second Study of Cardiovascular Risk Intervention by Pharmacists (SCRIP- plus ). METHODS: Patients who completed the original study were invited to make a single return visit to their community pharmacy so that the pharmacist could measure their fasting LDL level using a point-of-care device. The primary outcome was change in LDL level from the 6-month (final) visit to the extended follow-up evaluation. RESULTS: Of the 359 patients who completed the original 6-month visit, data were collected for 162 (45%) patients. The mean +/- SD LDL level at completion of the original study was 107.9 +/- 33.6 mg/dl (2.79 +/- 0.96 mmol/L) (an increase of 2.7 mg/dl [0.07 mmol/L], 95% confidence interval -19.3-7.3 [-0.5-0.19]). Sixty-one (38%) patients were at the target LDL level (< 96.7 mg/dl [< 2.50 mmol/L]). CONCLUSION: The LDL reduction was maintained 1 year after completion of the extended follow-up. Since most patients were still not at the target LDL level, this finding suggests that continuing intervention is necessary to help patients reach this target.
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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 | 0,005 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».