Screening families of patients with premature coronary heart disease to identify avoidable cardiovascular risk: a cross-sectional study of family members and a general population comparison group
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Primary prevention should be targeted at individuals with high global cardiovascular risk, but research is lacking on how best to identify such individuals in the general population. Family history is a good proxy measure of global risk and may provide an efficient mechanism for identifying high risk individuals. The aim was to test the feasibility of using patients with premature cardiovascular disease to recruit family members as a means of identifying and screening high-risk individuals. FINDINGS: We recruited family members of 50 patients attending a cardiology clinic for premature coronary heart disease (CHD). We compared their cardiovascular risk with a general population control group, and determined their perception of their risk and current level of screening. 103 (36%) family members attended screening (27 siblings, 48 adult offspring and 28 partners). Five (5%) had prevalent CHD. A significantly higher percentage had an ASSIGN risk score >20% compared with the general population (13% versus 2%, p < 0.001). Only 37% of family members were aware they were at increased risk and only 50% had had their blood pressure and serum cholesterol level checked in the previous three years. CONCLUSIONS: Patients attending hospital for premature CHD provide a mechanism to contact family members and this can identify individuals with a high global risk who are not currently screened.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 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 ».