Detection of atherosclerotic cardiovascular disease influences the perceived need for aggressive lipid management
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND AND AIMS: Overt atherosclerotic cardiovascular disease (ASCVD) warrants aggressive lipid lowering. Imaging for ambiguous symptoms suggesting ischemia or for clarification of CV risk in asymptomatic individuals often uncovers previously unknown ASCVD. Guidelines do not provide clear recommendations for aggressive lipid lowering in such cases. We explored physicians' perception, as influenced by tests that detect ASCVD, regarding appropriateness of getting to lipid goals and for theoretically accessing proprotein convertase subtilisin/kexin type 9 inhibitors (PCSK9i). METHODS: A questionnaire was developed including cases of low to high CV risk, chronic kidney disease (CKD) or type 2 diabetes mellitus (T2DM). Each case was considered with or without angina symptoms and, in turn, whether testing identified previously unknown advanced, early/subclinical or no ASCVD. Synthesis of responses was facilitated by using a scale for perceived appropriateness from 1 (lowest) to 9 (highest). RESULTS: Getting to goal and, if not achieved by statins and/or ezetimibe, accessing PCSK9i was considered appropriate in patients with T2DM with preclinical or advanced ASCVD, patients with moderate or high CV risk and advanced ASCVD, patients with CKD or low CV risk with angina symptoms and advanced ASCVD. For most of the remaining cases adding PCSK9i was considered only possibly appropriate. CONCLUSIONS: Physicians' perception of appropriateness for achieving lipid goals, including access to PCSK9i, is markedly influenced by detection of previously unknown ASCVD. Since these commonly encountered scenarios do not clearly meet current indications for PCSK9i, our data identify pressing areas requiring further research.
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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 | 0,003 | 0,028 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».