Is Treatment Inertia Unique to Publicly Funded Healthcare? Insights from the Guidelines Oriented Approach to Lipid lowering (GOAL) Canada Program
Notice bibliographique
Résumé
Background: We compared the use of lipid lowering therapy, low density-lipoprotein cholesterol (LDL-C) levels, and proportion achieving guideline-recommended LDL-C levels in patients with private vs. public insurance coverage for their lipid lowering treatment. Materials and Methods: Guidelines Oriented Approach to Lipid lowering (GOAL) Canada enrolled 2009 patients with cardiovascular disease (CVD) or heterozygous familial hypercholesterolemia (FH) and an LDL-C above the guideline-recommended target of <2.0 mmol/L despite maximally tolerated statin therapy. During two follow-up visits physicians received online reminders of treatment recommendations. Results: Of 2009 patients enrolled (median age 63 years, 42% female), there were 1284 (64%) patients with private and 725 (36%) with public insurance for lipid lowering therapy. Patients with private insurance were younger and less likely to have a history of heart failure or to be on bile acid sequestrants. There was no difference between the groups in their lipid levels or lipid lowering therapy at baseline. During the follow up, there was no difference in the use of ezetimibe; however, the use of PCSK9i was more frequent in patients with private insurance (31.7 % vs. 21%, p<0.0001), the mean LDL-C level was slightly lower (2.11±1.17 vs. 2.31±1.17 mmol/L, p = 0.001), and the proportion of patients achieving the guideline-recommended LDL-C level was greater (54% vs. 45.5%, p = 0.001). After adjustment for other factors in a multivariable model, private insurance was not a significant predictor of achieving the guideline-recommended LDL-C level in a multivariable model. Conclusion: While PCSK9i use was higher in patients with private insurance, the majority of patients with either private or public insurance experienced similar treatment inertia. The cost of non-generic medications does not appear to be the dominant reason for the continued care gap in lipid lowering of high-risk patients.
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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 | 0,004 | 0,023 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,002 |
| Communication savante | 0,003 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».