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Enregistrement W4307054686 · doi:10.1093/pch/pxac100.010

11 Clinician Management of Childhood Dyslipidemia in the Community Setting

2022· article· en· W4307054686 sur OpenAlexaffabout
Katherine N. Tom, Natasha De Silva, Alicia Polack, Karishma Singh, Charles Keown‐Stoneman, Jonathon L. Maguire, Catherine S. Birken, Peter J. Wong

Notice bibliographique

RevuePaediatrics & Child Health · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueLipoproteins and Cardiovascular Health
Établissements canadiensHospital for Sick ChildrenSickKids FoundationWestern UniversityUniversity of TorontoMcMaster University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDyslipidemiaMedicineFamily historyDiseaseDiabetes mellitusPediatricsStroke (engine)GerontologyFamily medicineInternal medicineEndocrinology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Background Childhood dyslipidemia is a known risk factor for the development of cardiovascular disease (CVD) in adulthood. Although adverse health outcomes of dyslipidemias are rare in childhood, the atherosclerotic process begins in early life. An overlooked lifelong progression of disease may result in myocardial infarction and stroke in later life. There are currently no Canadian paediatric guidelines for lipid screening. Despite dyslipidemia identification, early treatment or management may not be initiated. Primary care providers (PCP) are well positioned to advise and reinforce cardiovascular health behaviours to minimize the risk of CVD and promote lifelong cardiovascular health. Objectives To describe clinician practice patterns associated with childhood dyslipidemia management in the community setting. Design/Methods A retrospective chart review was conducted for children 2 to 10 years of age with abnormal lipid profiles. Participants were recruited from a practice-based research network. Non-fasting blood samples were obtained. The primary study outcome was the proportion of physicians engaging in each step of management practice. R version 3.6.2 (R Foundation for Statistical Computing, Vienna, Austria) was used for statistical analysis. Results Among 462 children identified with dyslipidemia, all were seen by PCP at their next follow-up visit. PCP rarely informed families about abnormal lipid profiles. PCP frequently counselled on diet and eating habits (n=424, 95.1%), but less often on physical activity (n=154, 34.5%), screen time (n=24, 5.4%), and sleep (n=1, 0.2%). Family history of CVD, diabetes, high cholesterol, or hypertension was infrequently discussed (n=5, 1.1%). PCP repeated fasting lipid profiles uncommonly (n=20, 4.5%). Management plans for abnormal lipid profiles were not documented. Only one participant had a follow-up visit (n=1, 0.2%). Referrals were rarely made to dieticians (n=2, 0.4%) and were not in response to abnormal lipid levels. Conclusion Dyslipidemia in childhood is a risk factor for the development of adult cardiovascular disease. Among children with abnormal lipid profiles, our study showed PCP rarely identified and initiated early management for abnormal lipid levels. Our results may inform the need for paediatric lipid screening and management guidelines to develop best clinical practice.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,006
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,009
Score d'incertitude au seuil0,018

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,001

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.

Tête enseignante Opus0,020
Tête enseignante GPT0,298
Écart entre enseignants0,278 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2022
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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