Step‐by‐step diagnosis and management of the nocebo/drucebo effect in statin‐associated muscle symptoms patients: a position paper from <i>the International Lipid Expert Panel</i> (ILEP)
Notice bibliographique
Résumé
Statin intolerance is a clinical syndrome whereby adverse effects (AEs) associated with statin therapy [most commonly statin-associated muscle symptoms (SAMS)] result in the discontinuation of therapy and consequently increase the risk of adverse cardiovascular outcomes. However, complete statin intolerance occurs in only a small minority of treated patients (estimated prevalence of only 3-5%). Many perceived AEs are misattributed (e.g. physical musculoskeletal injury and inflammatory myopathies), and subjective symptoms occur as a result of the fact that patients expect them to do so when taking medicines (the nocebo/drucebo effect)-what might be truth even for over 50% of all patients with muscle weakness/pain. Clear guidance is necessary to enable the optimal management of plasma in real-world clinical practice in patients who experience subjective AEs. In this Position Paper of the International Lipid Expert Panel (ILEP), we present a step-by-step patient-centred approach to the identification and management of SAMS with a particular focus on strategies to prevent and manage the nocebo/drucebo effect and to improve long-term compliance with lipid-lowering therapy.
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,002 |
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 ».