1482-P: Low-Density Lipoprotein Cholesterol (LDL-C) Management in Patients with Atherosclerotic Cardiovascular Diseases (ASCVD) and Preexisting Diabetes in Alberta, Canada
Notice bibliographique
Résumé
Background: Lipid-lowering therapy (LLT) reduces the risk of CV events, however, limited real-world data exist on the management of LDL-C in patients with ASCVD and pre-existing diabetes in Canada. Our study describes the clinical characteristics and LDL-C management of patients with ASCVD and diabetes using health system data in Alberta. Methods: A retrospective study was conducted linking multiple health system datasets to examine clinical characteristics and LDL-C levels in those receiving LLT (e.g., statins) after the first LDL-C test. Patients with ASCVD were identified using ICD diagnostic codes between 2011-2015. Similarly, diabetes status was assessed in the year prior to ASCVD diagnosis. LDL-C was assessed at the first (index) and second (follow-up) tests during the study period. LDL-C levels were evaluated based on a threshold of 2.0 mmol/L, as per the 2016 Canadian blood cholesterol management guidelines. Results: Among 144,607 patients with ASCVD and a prescription for LLT (mean age=66.3; 66% male), 27,540 (19.0%) patients were identified with diabetes. Patients with diabetes were more likely to have stroke, myocardial infarction, or peripheral arterial disease. Congestive heart failure and hypertension were found in 26.8% and 87.8% of patients with diabetes compared to 12.5% and 71.5% in those without, respectively. Of the patients with diabetes who had an index and follow-up LDL-C test (n=18,214), 35.0% (n=6,380) did not achieve the guideline specified LDL-C threshold at index. At follow-up (mean=238.9 days after index), 49.0% (n=3,129) of those who did not achieve threshold at index failed to meet the threshold. Conclusions: Nearly half of patients above the LDL-C threshold at the index test did not achieve threshold at the follow-up test, despite receiving LLT. Multifaceted interventions may be required to improve cholesterol management of patients with ASCVD and diabetes in Alberta. Disclosure G. Chen: Consultant; Self; Medlior Health Outcomes Research Ltd. M.S. Farris: Employee; Self; Medlior Health Outcomes Research Ltd. T. Cowling: Stock/Shareholder; Self; Medlior Health Outcomes Research Ltd. M. Tai: Employee; Self; Amgen Inc. L. Pinto: Employee; Self; Amgen Inc. S. Colgan: Employee; Self; Amgen Inc. R. Rogoza: Employee; Self; Amgen Inc. Stock/Shareholder; Self; Amgen Inc. T.J. Anderson: None.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».