Can Physician Education and Support Improve Patient Management
Notice bibliographique
Résumé
Background: Despite widespread use of statins, it is estimated that 40 -50% of Canadian patients with known atherosclerotic cardiovascular disease (ASCVD) do not achieve recommended LDL-C level.We aimed to ascertain the care gap and whether the use of physician reminders imbedded in the electronic medical record (EMR) can optimize the use of second-and thirdline therapy as recommended by guidelines and its impact on LDL-C goal achievement in a real-world experience.Methods: We invited 300 physicians from our list of those known to be using Telus EMR in order to participate and share their practice level data.Physicians were asked whether they aimed to prescribe guidelines' recommended therapy in patients with LDL-C above recommended level.Results: Of the invited physicians, 159 were recruited to participate and 140 activated their dashboard and 97 shared their practice results.There were 7,647 patients coded as ASCVD or familial hypercholesterolemia (FH) of whom 63% were male and 81% were older than 60 years of age and 49% had history of hypertension (HT), 29% diabetes, and 19% CKD.Approximately half (51%) of patients did not have the cholesterol panel results documented in EMR in the past two years.Of those with documented LDL-C, the value was above the recommended level of <2.0 mmol/L in 33% of patients; 22% had LDL-C between 2.0 and 3.0 mmol/L and 11% above 3.0 mmol/L.Among patients with LDL-C > 2.0 mmol/L, 35% were receiving no treatment, 32% were on sub-optimal dose of statin, 22% were on high intensity statin but no ezetimibe, 10% were on statin and ezetimibe, and only 1% were on PCSK9i.The most common reason for not being on any lipid lowering was patient refusal or intolerance in 47% followed by "my management is appropriate" in 32%; only in 15% of patients were there a plan to modify therapy at the next visit.Conclusion: significant care gaps exist among primary care practices with respect to lipid lowering management with half of the patients not having the LDL-C level on the chart and of those with LDL-C, a third of patients not achieving guidelines recommended LDL-C level.Programs designed to overcome treatment inertia are needed to improve LDL-C control and achieve reduction in cardiovascular morbidity and mortality of high-risk patients.
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 | 0,006 | 0,087 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,025 | 0,004 |
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 ».