Evaluation of Lipid Profile in Patients with Cardiovascular Diseases Receiving Simvastatin in Palu Indonesia
Notice bibliographique
Résumé
Cardiovascular diseases (CVDs) are the leading cause of death worldwide which results from the impaired function of the heart and blood vessels. The most common CVDs are coronary heart and stroke. The main clinical manifestation of these diseases is the formation of atherosclerosis which is associated with the change of blood lipid levels. Simvastatin is widely used in patients with impaired lipid levels in the blood. The study was a descriptive research with a retrospective approach on medical record data (n=64) taken from Palu City, Central Sulawesi, Indonesia. The variables included in this study were gender, age, diagnosis, co-medication, lipid profile including total cholesterol, LDL, triglycerides, and HDL in patients with CVDs receiving simvastatin. In the study, sixty-four patients of CVDs met the inclusion and exclusion criteria. This study suggested that simvastatin achieved to normalize the blood lipid levels, including total cholesterol in forty-four patients (68.75%), LDL in forty-nine patients (80.3%), triglycerides in fifty-nine patients (92.19%), and HDL in fifty-two patients (81.25%). The use of simvastatin in patients with CVDs managed to lower total cholesterol, LDL, and triglycerides, as well as increase the HDL level.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 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 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».