Simplified lipid guidelines: Prevention and management of cardiovascular disease in primary care.
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To develop clinical practice guidelines for a simplified approach to primary prevention of cardiovascular disease (CVD), concentrating on CVD risk estimation and lipid management for primary care clinicians and their teams; we sought increased contribution from primary care professionals with little or no conflict of interest and focused on the highest level of evidence available. METHODS: Nine health professionals (4 family physicians, 2 internal medicine specialists, 1 nurse practitioner, 1 registered nurse, and 1 pharmacist) and 1 nonvoting member (pharmacist project manager) comprised the overarching Lipid Pathway Committee (LPC). Member selection was based on profession, practice setting, and location, and members disclosed any actual or potential conflicts of interest. The guideline process was iterative through online posting, detailed evidence review, and telephone and online meetings. The LPC identified 12 priority questions to be addressed. The Evidence Review Group answered these questions. After review of the answers, key recommendations were derived through consensus of the LPC. The guidelines were drafted, refined, and distributed to a group of clinicians (family physicians, other specialists, pharmacists, nurses, and nurse practitioners) and patients for feedback, then refined again and finalized by the LPC. RECOMMENDATIONS: Recommendations are provided on screening and testing, risk assessments, interventions, follow-up, and the role of acetylsalicylic acid in primary prevention. CONCLUSION: These simplified lipid guidelines provide practical recommendations for prevention and treatment of CVD for primary care practitioners. All recommendations are intended to assist with, not dictate, decision making in conjunction with patients.
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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 | 0,002 | 0,001 |
| 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 découle