Approach to risk stratification of atherosclerotic cardiovascular disease
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To outline the 2021 Canadian Cardiovascular Society (CCS) dyslipidemia guidelines and to present the current approaches to cardiovascular risk stratification, including the incorporation of biomarkers and imaging tests. SOURCES OF INFORMATION: Current guidelines were reviewed and an Ovid MEDLINE literature search was performed. MAIN MESSAGE: Cardiovascular disease (CVD) is the leading cause of global mortality, with ischemic heart disease contributing to nearly half of these deaths. Risk stratification is undertaken to identify patients who would benefit from primary prevention for atherosclerotic CVD (ASCVD), but commonly used methods for risk stratification are imperfect. The CCS guidelines endorse that the presence of risk modifiers (family history of premature ASCVD, high-sensitivity C-reactive protein level ≥2.0 mg/L, lipoprotein[a] level ≥500 mg/L [≥50 mg/dL], or coronary artery calcium >0) supports the use of statin therapy in those at intermediate risk (Framingham risk score 10% to 19.9%) who do not otherwise meet the recommendations for statin use. The CCS guidelines recommend statin therapy in patients at intermediate risk when cholesterol levels are elevated (low-density lipoprotein cholesterol level ≥3.5 mmol/L, non-high-density lipoprotein cholesterol level ≥4.2 mmol/L, or apolipoprotein B level ≥1.05 g/L). In addition, statin therapy should be considered for patients at low risk (Framingham risk score 5% to 9.9%) with elevated cholesterol levels, especially if risk modifiers are present. When cholesterol levels are not elevated, evidence still favours the use of statins in intermediate-risk patients when risk modifiers are present and in men 50 years and older and women 60 years and older with 1 additional risk factor. CONCLUSION: Biomarkers and imaging tests have the potential to improve ASCVD risk stratification by reclassifying any patient whose risk has been inaccurately estimated by traditional methods. Recently published guidelines by the CCS suggest the use of biomarkers and imaging in certain patient groups.
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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 | 0,001 |
| 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) | 0,000 | 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 ».