Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To review the central role of cholesterol in coronary artery disease (CAD), underscore the need for identifying patients at high risk of CAD, and discuss treatment of dyslipidemias. QUALITY OF EVIDENCE: Current literature (1995-2000) was searched via MEDLINE using the MeSH headings "cholesterol," "risk reduction," and "statins." Recommendations in this paper are based mainly on the results of large randomized controlled trials. Preference was given to more recent articles, clinically relevant articles, and landmark clinical trials. MAIN MESSAGE: Lipid lowering, and specifically low-density lipoprotein lowering, has been repeatedly shown in large clinical trials to improve survival dramatically and reduce cardiac events in both primary and secondary prevention. Identifying those at highest risk for future cardiac events is critical because these patients will benefit most from aggressive modification of risk factors. The definition of high risk has been expanded to include patients with diabetes mellitus and peripheral vascular disease, as well as those with established CAD. A full lipid profile is required for these patients to assess risk and develop a lipid-lowering strategy with proven effectiveness. CONCLUSION: With the advent of powerful, efficacious, and well tolerated cholesterol-modifying therapies, lipid normalization should be a mandate for all physicians caring for patients with established CAD and patients at risk of developing CAD.
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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 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,013 | 0,013 |
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 ».