Primary prevention of cardiovascular disease: global cardiovascular risk assessment and management in clinical practice
Notice bibliographique
Résumé
AIMS: For the primary prevention of cardiovascular disease, the Framingham Risk Score (FRS) is the most well-known risk prediction method. However, there are limited data regarding physicians' method of risk assessment and guideline adherence in clinical practice. METHODS AND RESULTS: In the PARADIGM (Primary cARe AuDIt of Global risk Management) study (March 2009-10), 105 primary care physicians across Canada prospectively collected data for 3015 patients (mean age 56 years, 59% men) without known cardiovascular disease, diabetes, or lipid-lowering medications at baseline. For each patient, the treating physician determined their cardiovascular risk, and reported the risk stratification method and subsequent treatment decisions. Kappa statistics assessed the agreement between the study-calculated FRS and the treating physician's reported risk assessment. The FRS was the most commonly reported risk assessment method, but was used in only 34.0% of patients. Regardless of the method used (even if the FRS was reportedly used), there was only fair agreement between the risk stratification as reported by the physician and the study-calculated FRS. Moreover, physicians recommended statin initiation in 92% of all patients that they identified as high risk; however, according to the study-calculated FRS, only 56% of the truly high-risk patients were recommended statin therapy. CONCLUSION: For the primary prevention of cardiovascular disease, these findings indicate a need to improve risk assessment and stratification, as misclassification directly contributes to suboptimal risk factor management in real-world clinical practice. Future studies should establish the optimal risk stratification method with quality improvement strategies for its subsequent implementation. CLINICAL TRIAL REGISTRATION: http://clinicaltrials.gov/ct2/show/NCT00950703; NCT00950703.
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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 | 0,042 | 0,079 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,005 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».