Low-Density Lipoprotein Cholesterol Targets in Patients With Coronary Heart Disease in Extremadura (Spain): LYNX Registry
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Low-density lipoprotein cholesterol (LDL-C) contributes decisively to the development of cardiovascular disease (CVD). In the LYNX registry we determined the rate of achievement of the target value of LDL-C, the use of lipid-lowering therapy (LLT) and the predictive factors of not reaching the target in patients with stable coronary heart disease (CHD). METHODS: LYNX included consecutive patients with stable CHD treated at the University Hospital of Caceres, Extremadura (Spain) from September 2016 to September 2018, and those who must have an LDL-C target below 70 mg/dL according to the European Society of Cardiology (ESC) 2016 guidelines. The variables independently associated with the breach of the LDL-C objective were evaluated by multivariable logistic regression. RESULTS: A total of 674 patients with stable CHD were included. The average LDL-C levels were 68.3 ± 24.5 mg/dL, with 56.7% showing a level below 70 mg/dL. LLT was used by 96.7% of patients, 71.7% were treated with high-powered statins and 30.1% with ezetimibe. The risk of not reaching the target value of LDL-C was higher in women, in active smokers, and in those who had multivessel CHD or had atrial fibrillation. Patients with diabetes mellitus, those who took potent statins or co-administration treatment with ezetimibe were more likely to reach the target level of LDL-C. CONCLUSIONS: The treatment of dyslipidemia in patients with chronic CHD remains suboptimal; however, an increasing number of very high-risk patients achieve the LDL-C objective, although there is still enormous potential to improve cardiovascular outcome through the use of more intensive LLT.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».