Best practice for treating dyslipidaemia in patients with diabetes based on current international guidelines
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE OF REVIEW: Dyslipidaemia is a major modifiable risk factor for atherosclerotic cardiovascular disease (ASCVD) in type 2 diabetes. We provide an in-context overview of recent trials of lipid-lowering pharmacotherapies and of recommendations from international guidelines for managing dyslipidaemia in patients with diabetes. RECENT FINDINGS: Clinical trials have demonstrated that patients with diabetes derive greater benefits from ezetimibe and proprotein convertase subtilisin-kexin type 9 inhibitors owing to the higher absolute ASCVD risk compared with patients without diabetes. Pure eicosapentaenoic acid ethyl ester therapy should be considered in high risk patients with diabetes and hypertriglyceridaemia who have well controlled low-density lipoprotein cholesterol on statin therapy. International guidelines from USA, Canada and Europe have been updated to support a more intensive approach to treating dyslipidaemia in diabetes. SUMMARY: Dyslipidaemia should be identified and treated intensively as part of overall diabetes management to reduce ASCVD risk. Although lifestyle modifications and statin therapy remain the cornerstone of management, add-on therapies should be strongly considered depending on the absolute risk of ASCVD and the degree of dyslipidaemia.
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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 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,014 | 0,006 |
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 ».