Primary Prevention Drug Therapy: Can It Meet Patients’ Requirements for Reduced Risk?
Notice bibliographique
Résumé
The objective was to identify, in primary prevention, patients whose "required risk reduction" (ReqRR) is greater than the "achievable risk reduction" (ARR) that cholesterol-lowering or antihypertensive medication could provide. Individualized estimates of 10-year coronary heart disease or stroke risk were derived for 66 hypercholesterolemic (HC) and 64 hypertensive (HT) patients without symptomatic cardiovascular disease. These estimates were used in trade-off tasks identifying each individual's ReqRR. Then individual ARRs were estimated (in HC patients by assuming total cholesterol/high density lipoprotein ratio reductions to 5.0; in HT patients by assuming systolic blood pressure reductions to 120 mmHg). 12 (18%) HC and 12 (19%) HT subjects would refuse medication regardless of the risk reduction offered. Of the remaining patients, 15/54 (28%; 95% C.I.:16-40%) HC and 19/52 (37%; 95% C.I: 24-51%) HT subjects were "over-requirers," in that their ReqRR/ARR ratio was 1.5. There maybe a notable proportion of patients whose ReqRR is considerably greater than what is achievable, implying that decision aids may help individuals clarify preferences about accepting/refusing medication for the primary prevention of cardiovascular disease.
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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 | 0,012 | 0,064 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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.
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 ».