Familial hypercholesterolemia: Review of diagnosis, screening, and treatment.
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To summarize the pathophysiology, epidemiology, screening, diagnosis, and treatment of familial hypercholesterolemia (FH). QUALITY OF EVIDENCE: A PubMed search was conducted (inception to July 2014) for articles on pathophysiology, screening, diagnosis, and management of FH, supplemented with hand searches of bibliographies of guidelines and reviews. A supporting level of evidence for each recommendation was categorized as level I (randomized controlled trial or systematic review of randomized controlled trials), level II (observational study), or level III (expert opinion). The best available evidence is mostly level II or III. MAIN MESSAGE: Familial hypercholesterolemia affects 1 in 500 Canadians. Risk of a coronary event is high in these patients and is underestimated by risk calculators (eg, Framingham). Clinicians should screen patients according to guidelines and suspect FH in any patient with a premature cardiovascular event, physical stigmata of hypercholesterolemia, or an elevated plasma lipid level. Physicians should diagnose FH using either the Simon Broome or Dutch Lipid Network criteria. Management of heterozygous FH includes reducing low-density lipoprotein levels by 50% or more from baseline with high-dose statins and other lipid-lowering agents. Clinicians should refer any patient with homozygous FH to a specialized centre. CONCLUSION: Familial hypercholesterolemia represents an important cause of premature cardiovascular disease in Canadians. Early identification and aggressive treatment of individuals with FH reduces cardiovascular morbidity and mortality.
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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 | 0,002 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,008 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 ».