Trends in risk factor control in patients with gout: data from the National Health and Nutrition Examination Survey, 2007–2018
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: To explore trends in risk factor control (hypertension, diabetes mellitus, hyperlipidaemia) in patients with gout and medication use among those whose risk factor control targets were not achieved. METHODS: We used the data from National Health and Nutrition Examination Survey (NHANES) between 2007-2008 and 2017-2018 for analyses. The study samples were weighted so that they could be representative of the non-institutionalized US population. We conducted a cross-sectional analysis to assess trends in risk factor control and medication use, and employed logistic regression analyses to explore patient characteristics associated with risk factor control. RESULTS: The prevalence of participants in whom blood pressure control target was achieved decreased from 64.6% in 2007-2008 to 55.3% in 2017-2018 (P-value for trend = 0.03). The percentage of participants whose glycaemic, lipid or all three risk factor control targets were achieved remained stable temporally (P > 0.05). Some patient characteristics were significantly related to risk factor control, including age 45-64, age ≥65, Asian Americans, non-Hispanic Blacks, higher family income, and being overweight and obese. A trend towards increased use of glucose-lowering medication was found (from 71.0% in 2007-2008 to 94.7% in 2017-2018, P < 0.01), while the prevalence of taking blood pressure-lowering and lipid-lowering medications remained stable (P > 0.05). CONCLUSION: Based on NHANES data, a significant trend towards decreased blood pressure control was observed in patients with gout, while glycaemic and lipid control levelled off. These findings emphasize that more endeavours are needed to improve management of cardiovascular risk factors in patients with gout.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».