Cardiovascular risk management in rheumatoid arthritis: A large gap to close
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Rheumatoid arthritis (RA) portends significant cardiovascular morbidity and mortality. We therefore determined how often rheumatologists screened for and managed cardiovascular risk factors in RA patients, and the barriers to doing so. METHODS: We examined 300 patient charts from 10 university-affiliated rheumatology practices, to ascertain if they had been screened, treated and/or referred over a 3-year period. We subsequently distributed a national survey to Canadian rheumatologists to elucidate challenges in performing optimal cardiovascular risk modification. RESULTS: Most patients were screened for hypertension. Forty-one per cent were found to be hypertensive; however, the majority of these patients were neither treated nor referred to another provider for management. A small minority of patients were screened for diabetes and/or hyperlipidaemia, and these were usually not addressed if abnormal. Men were referred more frequently than women. Consistent with these findings, the majority of rheumatologists from the national survey felt that they did not manage cardiovascular risk adequately; 79.4% cited a lack of time as a major barrier, and 82.5% felt that it should be managed by the primary care provider. CONCLUSION: There is marked underdiagnosis and undertreatment of cardiac risk in RA. Several major barriers exist, including lack of time. Most rheumatologists feel that this aspect of care is the responsibility of primary care physicians.
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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 | 0,006 | 0,017 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».