Percepção Inadequada do Risco Cardiovascular e Baixo Conhecimento sobre Hipercolesterolemia Familiar em Indivíduos com Hipercolesterolemia Grave
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Individuals with severe hypercholesterolemia are at a high risk of developing atherosclerotic cardiovascular disease (ASCVD). Many of them have familial hypercholesterolemia (FH). OBJECTIVES: To assess from a patient perspective the degree of awareness about severe hypercholesterolemia, especially FH, ASCVD risk perception, cascade screening performance, and treatment of individuals participating in a routine health evaluation program. METHODS: From a database of 70,000 Brazilian individuals evaluated between 2006 and 2016, 1,987 (2.8%) met the inclusion criteria (age ≥ 18 years and LDL-C ≥ 190 mg/dL or ≥ 160 mg/dL, respectively, if not in use of statins or on statin therapy). Two-hundred individuals were randomly invited to complete an extensive questionnaire. FH was diagnosed if suspected by the attending physician. RESULTS: Although 97% of the sample (age 48±9 years; 16% women; 95% college/university education; 88% primary prevention; LDL-C 209±47 mg/dL) had severe hypercholesterolemia, only 18% and 29.5% believed to be at high ASCVD risk and reported knowledge of their recommended LDL-C goal, respectively. Fifty-eight percent reported being informed that high cholesterol could be a family disease, 24.5% (n = 49) had ever heard about FH, and merely 14% (n = 29) had been previously identified as suspected of having FH (age at FH diagnosis 35±12 years; 79% and 31% diagnosed, respectively, > 30 and > 40 years old). Only 2.5% underwent genetic tests, 17% underwent cascade screening, and 17% were not in use of pharmacological treatment. CONCLUSIONS: An important gap in risk perception, cholesterol management, and aspects related to FH was encountered in individuals with severe hypercholesterolemia. (Arq Bras Cardiol. 2021; [online].ahead print, PP.0-0).
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 | 0,001 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».