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Enregistrement W2255155055 · doi:10.1161/circoutcomes.7.suppl_1.385

Abstract 385: The Impact of Aspirin Primary Prevention Treatment Guidelines: Temporal Trends in Aspirin Use for Primary vs Secondary Prevention, 2005-2013

2014· article· en· W2255155055 sur OpenAlexaff
Jeremy Van’t Hof, Niki Oldenburg, Sue Duval, Serban Dronca, Andrew Olson, Kevin Peterson, Russell V. Leupker, Karen Miller, Alan T. Hirsch

Notice bibliographique

RevueCirculation Cardiovascular Quality and Outcomes · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAntiplatelet Therapy and Cardiovascular Diseases
Établissements canadiensStuart Olson (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineAspirinGuidelineStroke (engine)ContraindicationPopulationEmergency departmentCoronary artery diseaseEmergency medicineInternal medicineAlternative medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: Current national prevention guidelines recommend use of low dose aspirin (ASA) for both the primary prevention (PP) and secondary prevention (SP) of heart attack and stroke. ASA use for SP has been documented to have increased over the past decade. Since the publication of the 2009 United States Preventative Services Task Force (USPSTF) recommendations for PP ASA use, data describing the trends in PP ASA use in primary care are sparse. This study evaluates trends in PP and SP ASA use in primary care clinics from a large, regional health system over an 8 year period (2005-2013). Methods: A bi-annual cross-sectional electronic medical record (EMR) chart extraction was performed from 2005 to 2013 to evaluate documented ASA use for all patient encounters within primary care clinics in the Fairview Health System (Minnesota). Primary prevention candidates were defined as individuals within the USPSTF guideline age and sex target populations (men aged 45-79, and women aged 55-79 years) with no documented history of an atherosclerotic syndrome or contraindication to ASA use (aspirin allergy, peptic ulcer disease, or concurrent antithrombotic therapy). Secondary prevention candidates were defined as adults within the same age and gender range with a history of coronary artery disease, peripheral artery disease or ischemic stroke. The ASA treatment to candidacy ratio was calculated for the PP and SP populations. Results: Over 225,000 unique encounters at 66 primary care clinics were analyzed over the 8 year study period. The PP population was younger (60.4±8.7 vs. 66.2±8.3 years), with lower prevalence of hypertension (49 vs. 79%), hyperlipidemia (54 vs. 84%), and diabetes (17 vs. 35%) compared to the SP cohort. The mean SP ASA use of 86% was high, concordant with national trends, and did not change over this period. In contrast, PP ASA average use was 44% with no increase after publication of the 2009 USPSTF guideline. Documented contraindications to ASA use were uncommon (ASA allergy, 2.1 and 2.8%; peptic ulcer disease, 3.2 and 7.2%; and use of other antithrombotic medications, 4.6 and 32.6% in PP and SP populations respectively). Conclusion: Secondary prevention ASA use in primary care settings remains high, but ASA use for primary prevention of cardiovascular events is low. Despite creation of national guidelines, aspirin use in the PP population is half the rate of ASA use for secondary prevention. Additional methods to safely and effectively disseminate this primary prevention aspirin use recommendation, targeting both the public and health care providers, are warranted.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,475
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,004
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,095
Tête enseignante GPT0,378
Écart entre enseignants0,283 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeObservationnel
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

Citations0
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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