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Enregistrement W3028800184 · doi:10.1161/circulationaha.119.044795

Prevalence of Familial Hypercholesterolemia Among the General Population and Patients With Atherosclerotic Cardiovascular Disease

2020· review· en· W3028800184 sur OpenAlexaff
Pengwei Hu, Kanika Dharmayat, Christophe Stevens, Mansour Taghavi Azar Sharabiani, Rebecca Jones, Gerald F. Watts, Jacques Genest, Kausik K. Ray, Antonio J. Vallejo‐Vaz

Notice bibliographique

RevueCirculation · 2020
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueLipoproteins and Cardiovascular Health
Établissements canadiensMcGill University Health Centre
Organismes subventionnairesDaiichi Sankyo EuropeImperial College LondonNational Institute for Health and Care ResearchRegeneron PharmaceuticalsSanofiMylanPfizerAmgen
Mots-clésMedicineFamilial hypercholesterolemiaAtherosclerotic cardiovascular diseasePopulationDiseaseMEDLINEMeta-analysisEthnic groupDemographyInternal medicinePediatricsGerontologyEnvironmental healthCholesterol

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: Contemporary studies suggest that familial hypercholesterolemia (FH) is more frequent than previously reported and increasingly recognized as affecting individuals of all ethnicities and across many regions of the world. Precise estimation of its global prevalence and prevalence across World Health Organization regions is needed to inform policies aiming at early detection and atherosclerotic cardiovascular disease (ASCVD) prevention. The present study aims to provide a comprehensive assessment and more reliable estimation of the prevalence of FH than hitherto possible in the general population (GP) and among patients with ASCVD. Methods: We performed a systematic review and meta-analysis including studies reporting on the prevalence of heterozygous FH in the GP or among those with ASCVD. Studies reporting gene founder effects and focused on homozygous FH were excluded. The search was conducted through Medline, Embase, Cochrane, and Global Health, without time or language restrictions. A random-effects model was applied to estimate the overall pooled prevalence of FH in the general and ASCVD populations separately and by World Health Organization regions. Results: From 3225 articles, 42 studies from the GP and 20 from populations with ASCVD were eligible, reporting on 7 297 363 individuals/24 636 cases of FH and 48 158 patients/2827 cases of FH, respectively. More than 60% of the studies were from Europe. Use of the Dutch Lipid Clinic Network criteria was the commonest diagnostic method. Within the GP, the overall pooled prevalence of FH was 1:311 (95% CI, 1:250–1:397; similar between children [1:364] and adults [1:303], P =0.60; across World Health Organization regions where data were available, P =0.29; and between population-based and electronic health records–based studies, P =0.82). Studies with ≤10 000 participants reported a higher prevalence (1:200–289) compared with larger cohorts (1:365–407; P <0.001). The pooled prevalence among those with ASCVD was 18-fold higher than in the GP (1:17 [95% CI, 1:12–1:24]), driven mainly by coronary artery disease (1:16; [95% CI, 1:12–1:23]). Between-study heterogeneity was large ( I 2 >95%). Tests assessing bias were nonsignificant ( P >0.3). Conclusions: With an overall prevalence of 1:311, FH is among the commonest genetic disorders in the GP, similarly present across different regions of the world, and is more frequent among those with ASCVD. The present results support the advocacy for the institution of public health policies, including screening programs, to identify FH early and to prevent its global burden.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,008
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,017
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,008
Score d'incertitude au seuil0,044

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0080,017
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0050,006
Bibliométrie0,0060,009
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,024
Tête enseignante GPT0,259
Écart entre enseignants0,235 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations555
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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