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Enregistrement W4387610407 · doi:10.46747/cfp.6910e189

Lignes directrices simplifiées de PEER sur les lipides : actualisation 2023

2023· article· fr· W4387610407 sur OpenAlexaffvenue
Michael R. Kolber, Scott Klarenbach, Michel Cauchon, Mike Cotterill, Loren Regier, Raelene Marceau, Norah Duggan, Rebecca Whitley, Alex S. Halme, Tanis Poshtar, G. Michael Allan, Christina Korownyk, Joey Ton, Liesbeth Froentjes, Samantha S. Moe, Danielle Perry, Betsy Thomas, James McCormack, Jamie Falk, Nicolas Dugré, Scott Garrison, Jessica Kirkwood, Jennifer Young, Émélie Braschi, Allison Paige, Jen Potter, Justin Weresch, Adrienne J. Lindblad

Notice bibliographique

RevueCanadian Family Physician · 2023
Typearticle
Languefr
DomaineMedicine
ThématiqueLipoproteins and Cardiovascular Health
Établissements canadiensMcMaster UniversityCanadian Patient Safety InstituteCentre Intégré de Santé et Services Sociaux de la GaspésieUniversité LavalBritish Columbia Institute of TechnologyÉlisabeth Bruyère HospitalDoug Bragg Enterprises (Canada)Memorial University of NewfoundlandMusée de la CivilisationCentre Intégré Universitaire de Santé et de Services Sociaux du Centre-Sud-de-l'Île-de-MontréalUniversity of ManitobaUniversity of AlbertaUniversity of SaskatchewanCollege of Family Physicians of CanadaNOSM University
Organismes subventionnairesMinistry of Education, India
Mots-clésHumanitiesPolitical scienceMedicinePhilosophy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Objectif Actualiser le guide de pratique clinique de 2015 et présenter une approche simplifiée de la prise en charge des lipides dans la prévention des maladies cardiovasculaires (MCV) en première ligne. Méthodes Conformément aux recommandations de l’Institute of Medicine dans Clinical Practice Guidelines We Can Trust, un panel pancanadien d’experts multidisciplinaires en lignes directrices a été formé. Ce panel était représentatif des cliniciens en soins primaires, libre de tout conflit d’intérêts avec l’industrie, et il tenait compte des points de vue des patients. Une équipe distincte, responsable des données probantes scientifiques, a passé en revue l’information sur les statines, l’ézétimibe, les inhibiteurs de la proprotéine convertase subtilisine-kexine de type 9, les fibrates, les chélateurs des acides biliaires, la niacine et les suppléments d’omega-3 (acide docosahexaénoïque avec acide eicosapentaénoïque [EPA] ou ester éthylique de l’EPA seul [icosapent]), ainsi que sur la réponse à 11 questions supplémentaires. Le panel des lignes directrices a finalisé les recommandations en utilisant la méthodologie GRADE (Grading of Recommendations Assessment, Development and Evaluation). Recommandations Toutes les recommandations sont présentées de manière à être centrées sur le patient et conçues en ayant à l’esprit les besoins des médecins de famille et des autres cliniciens des soins primaires. De nombreuses recommandations sont semblables à celles publiées en 2015. Les statines demeurent le traitement de première intention pour la prévention tant primaire que secondaire des MCV, et le régime méditerranéen et l’activité physique sont recommandés pour réduire le risque cardiovasculaire (en prévention primaire et secondaire). Le panel des lignes directrices a recommandé de ne pas utiliser le dosage des lipoprotéines a, des apolipoprotéines B ou le score calcique coronarien (SCC) dans l’évaluation du risque cardiovasculaire, et de ne pas cibler de seuils précis de taux lipidiques. L’équipe a aussi passé en revue de nouvelles données concernant les acides gras omega-3 (y compris l’ester éthylique d’EAP [icosapent]) et les inhibiteurs de la proprotéine convertase subtilisine-kexine de type 9, et a précisé les moments où il convient de procéder à une prise de décision partagée avec les patients sur les interventions pour diminuer le risque cardiovasculaire. Conclusion Ces lignes directrices actualisées et fondées sur des données probantes présentent une approche simplifiée de la prise en charge des lipides pour la prévention et le traitement des MCV. Ce guide de pratique clinique a été conçu par et pour des professionnels de la santé en soins primaires et leurs patients.

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)0,040
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,088
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,145
Score d'incertitude au seuil0,486

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0400,088
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,003
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0050,004
Science ouverte0,0020,004
Intégrité de la recherche0,0030,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,1450,074

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 Opus0,035
Tête enseignante GPT0,265
Écart entre enseignants0,231 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreMéthodes

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

En bref

Citations4
Publié2023
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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