Quality of care for cardiovascular disease prevention in rheumatoid arthritis: compliance with hyperlipidemia screening guidelines
Notice bibliographique
Résumé
Objective: To evaluate compliance with hyperlipidaemia screening guidelines for cardiovascular disease prevention in RA compared with the general population. Methods: We conducted a longitudinal study of a population-based RA cohort including all prevalent cases in British Columbia between 1996 and 2006, followed up until 2010, with matched general population controls. Using administrative data, we measured compliance with general population guidelines (testing lipids every 5 years for women ⩾50 and men ⩾40), after excluding individuals with previous diabetes, coronary artery disease or hyperlipidaemia. Compliance was measured as the proportion of 5-year eligibility periods with one or more lipid test. Compliance rates in RA and controls were compared by Chi-square test. Odds ratio (95% CI) of compliance in RA (vs controls) was estimated using generalized estimating equation models, adjusting for age and sex. Mean compliance rate per patient was also calculated and compared using Mann-Whitney U test. Results: Analyses included 5587 RA individuals and 5613 controls, contributing 6993 and 7208 5-year eligibility periods, respectively. Lipids were measured in 56.6 and 59.5% of eligibility periods in RA and controls, respectively [adjusted odds ratio (95% CI): 0.97 (0.90, 1.06)]. Screening improved over time in RA relative to the general population, but remained suboptimal even after 2003, at 65.8%. Mean (s.d.) compliance rate per patient was 56.6 (47.2)% for RA and 59.5 (46.6)% for controls. Family physicians ordered almost all the lipid tests. Conclusion: Compliance with general population guidelines for hyperlipidaemia screening in RA was poor and did not differ from the general population, despite a higher risk of cardiovascular diseases.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,008 | 0,026 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 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 ».