Prevalence and Treatment of Familial Hypercholesterolemia and Severe Hypercholesterolemia in Older Adults in Ontario, Canada
Notice bibliographique
Résumé
Background: A simplified Canadian definition was recently developed to enable identification of individuals with familial hypercholesterolemia (FH) and severe hypercholesterolemia in the general population. Our objective was to use a modified version of this new definition to assess contemporary disease prevalence, treatment patterns, and low-density lipoprotein cholesterol (LDL-C) control in Ontario, Canada. Methods: eam (CANHEART) database, which was created by linking 19 population-based health databases in Ontario. Hypercholesterolemia was identified using LDL-C values. Cholesterol reduction and lipid-lowering treatment were assessed at time of diagnosis and after at least 2 and 5 years' follow-up. Results: Among 922,464 individuals, 2440 (0.26%) met criteria for definite or probable FH, and 72,893 (7.90%) for severe hypercholesterolemia. At diagnosis, mean LDL-C concentration was 9.52 mmol/L for those with definite FH, 5.83 mmol/L for those with probable FH, 5.73 mmol/L for those with severe hypercholesterolemia, and 3.33 mmol/L for all other individuals. After > 5 years, LDL-C concentration remained elevated at 3.58 mmol/L for those with definite FH, 2.72 mmol/L for those with probable FH, and 2.93 mmol/L for those with severe hypercholesteremia. Use of statin therapy was initially high (83% of those with definite FH, 78% of those with probable FH, 62% of those with severe hypercholesterolemia); however, fewer patients remained on statins at follow-up at > 5 years (62% of those with definite FH, 67% of those with probable FH, 58% of those with severe hypercholesterolemia). Conclusions: Among older Ontarians, we estimated that 1 in 378 individuals had FH, and 1 in 13 had severe hypercholesterolemia. Despite being at substantially increased cardiovascular risk, these patients acheived suboptimal LDL-C level control and fewer were on medical therapy at follow-up.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».