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Enregistrement W2253019483 · doi:10.1093/ehjqcco/qcv002

Primary prevention of cardiovascular disease: global cardiovascular risk assessment and management in clinical practice

2015· article· en· W2253019483 sur OpenAlexafffundabout
Tamryn K. Law, Andrew T. Yan, Aanika Gupta, Mahesh Kajil, Michelle Tsigoulis, Narendra Singh, Subodh Verma, Milan Gupta

Notice bibliographique

RevueEuropean Heart Journal - Quality of Care and Clinical Outcomes · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueLipoproteins and Cardiovascular Health
Établissements canadiensUniversity of OttawaUniversity of TorontoSt. Michael's HospitalConestoga CollegeMcMaster UniversityCanadian Respiratory Research Network
Organismes subventionnairesAstraZeneca CanadaAstraZeneca
Mots-clésMedicineFramingham Risk ScoreRisk assessmentGuidelineRisk stratificationStatinDiseasePrimary careRisk management toolsDiabetes mellitusAuditPhysical therapyIntensive care medicineInternal medicineFamily medicinePathology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,042
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,079
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,042
Score d'incertitude au seuil0,223

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0420,079
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0030,005
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0050,003
Science ouverte0,0010,003
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,138
Tête enseignante GPT0,480
Écart entre enseignants0,343 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations17
Publié2015
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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