Projected Real‐World Effectiveness of Using Aggressive Low‐Density Lipoprotein Cholesterol Targets Among Elderly Statin Users Following Acute Coronary Syndromes in Canada
Notice bibliographique
Résumé
Background The extent to which outcome benefits may be achieved through the implementation of aggressive low‐density lipoprotein (LDL) cholesterol targets in real world settings remains unknown, especially among elderly statin users following acute coronary syndromes. Methods and Results A population‐based cohort study consisting of 19 544 post‐acute coronary syndrome statin‐users aged ≥66 years between January 1, 2017 and March 31, 2014 was used to project the number of adverse outcome events (acute myocardial infarction or death from any cause) that could be prevented if all post‐acute coronary syndrome elderly statin users were treated to 1 of 2 LDL cholesterol target levels (≤50 and ≤70 mg/dL). The number of preventable adverse outcomes was estimated by using model‐based expected event probabilities as derived from Cox Proportional hazards models. In total, 61.6% and 25.5% of the elderly patients met LDL cholesterol targets of ≤70 and ≤50 mg/dL, respectively, based on current management. No more than 2.3 adverse events per 1000 elderly statin users (95% confidence interval: −0.7 to 5.4, P =0.62) could be prevented over 8.1 years if all patients were to be treated from current LDL cholesterol levels to either of the 2 LDL cholesterol targets of 70 or 50 mg/dL. Conclusions The number of acute myocardial infarctions or death that could be prevented through the implementation of LDL cholesterol targets with statins is negligible among an elderly post‐acute coronary syndrome population. Such findings may have implications for the applicability of newer agents, such as proprotein convertase subtilisin/kexin type‐9‐ inhibitors.
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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) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».