Dyslipidemias and the primary prevention of cardiovascular disease: analysis of the FAMUS primary care register.
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Primary prevention of cardiovascular disease with a pharmacological approach to dyslipidemias is controversial. Little is known about the clinical management by general practitioners in this area. OBJECTIVES: To evaluate the patterns of treatment of patients in primary prevention who were entered in the FAmily Medicine, Université de Sherbrooke (FAMUS) register and to calculate the probability of their receiving a hypolipidemic agent according to the presence of various risk profiles. PATIENTS AND METHODS: Descriptive study based on the FAMUS prospective primary care register. Data from patients in primary prevention (those who had not sustained a cardiovascular event) were extracted and analyzed. MAIN RESULTS: Of the 52,505 patients in the register, 48, 190 were identified as being in primary prevention. Of these, 22,250 (46.2%) had a complete lipid profile on record, and 2300 had received a prescription for a hypolipidemic agent (4.8%). Patients under pharmacological treatment had significantly higher lipid values. The adjusted relative risk of being treated with a hypolipidemic agent was 1.3 for smokers, 1.3 for diabetic patients, 2.0 for those with a positive family history of premature cardiovascular disease, 2.2 for hypertensives and 3.3 for men over 45 years of age or women over 55 years, compared with patients who were not taking lipid-lowering medications. The number of risk factors was even more strongly associated with the probability of being treated. CONCLUSION: Overall, few patients in primary prevention in the register were treated with a pharmacological agent. The presence of associated risk factors in this study was an important predictor for treatment, suggesting that patients in primary prevention are being evaluated globally as a function of all of their risk factors, not just their lipid and lipoprotein levels. Further attention, nonetheless, needs to be directed to the segment of the population with multiple risk factors whose lipoprotein profile is unknown or who are not being treated to guideline target levels.
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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 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| 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 ».