Factors Influencing the Prescription of Cardiovascular Preventive Therapies in Patients with Peripheral Arterial Disease
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Guidelines recommend that patients with peripheral arterial disease should be medically treated to reduce the occurrence of serious cardiovascular events. Despite these recommendations, studies conducted in the early 2000s reported that medical therapies for secondary cardiovascular prevention are not given systematically to patients with peripheral arterial disease (PAD). We identified factors associated with the prescription of preventive therapies in patients with symptomatic PAD. METHODS AND FINDINGS: Consecutive patients with symptomatic peripheral arterial disease (n = 362) treated between 2008 and 2010 in one tertiary care center (CHU de Quebec, Canada) were considered. Data were collected from the medical charts. The main outcome was the combined prescription of three therapies: 1) statins, 2) antiplatelets, 3) angiotensin-converting-enzyme inhibitors or angiotensin receptor blockers. The mean age was 70 years and 43% had a pre-existing coronary artery disease. Antiplatelet therapy was the most prescribed drug (83%). A total of 52% of the patients received the three combined therapies. Less than 10% of patients had a known contraindication to one class of medication. Having at least three cardiovascular risk factors (Odds Ratio (OR) = 4.51; 95% CI: 2.76-7.37) was the factor most strongly associated with the prescription of the combined therapies. Pre-existing coronary artery disease (OR = 2.28; 95% CI: 1.43-3.65) and history of peripheral vascular surgery (OR = 2.30; 95% CI: 1.37-3.86) were two factors independently associated with the prescription of the combined therapies. However, peripheral arterial disease patients with chronic critical limb ischemia were less likely to receive the combined therapies (OR = 0.53; 95% CI: 0.32-0.87) than those with claudication. The retrospective nature of this study, not allowing for an exhaustive report of the contraindication to medication prescription, is the main limitation. CONCLUSION: About half of the patients with peripheral arterial disease were not optimally managed. Patients with multiple cardiovascular risk factors were more likely to receive the combined therapies. We still need to better understand the barriers and facilitators to the application of the guidelines.
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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 | 0,001 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».