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Enregistrement W4387729057 · doi:10.23736/s0031-0808.23.04999-6

Establishing a multi-specialty consensus in the clinical need for hypercholesterolemia management and its implication for patients access to innovative therapies

2023· article· en· W4387729057 sur OpenAlexaboutno aff
Franck Boccara, Pierre Sabouret, Cathérine Boileau, Jean‐Louis Georges, Christophe Leclercq, Philippe Lesnik, Éric Bruckert

Notice bibliographique

RevuePanminerva Medica · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueLipoproteins and Cardiovascular Health
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineSpecialtyConcordanceLikert scaleConsensus conferenceHealth careCanadian Cardiovascular SocietyHealth professionalsFamily medicineMEDLINEIntensive care medicinePsychologyInternal medicinePolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Increased level of blood LDL-C has a causal and cumulative effect on advancing atherosclerotic cardiovascular diseases (ASCVD). European guidelines for treating high LDL-C levels have been recently updated. However, in France, several challenges (e.g., physician and patient awareness, healthcare management) limit the application of management guidelines. The aim of this study was to understand the current opinions and perceived unmet clinical needs in recognising and managing hypercholesterolemia as an ASCVD risk factor, and to explore consensus around factors that support the effective management of elevated LDL-C. METHODS: An expert group of cardiologists, endocrinologists, biology/genetics researchers, and a health technology assessments expert, from France was convened. The current management of hypercholesterolemia and barriers to achieving LDL-C goals in France were discussed and 44 statements were developed. Wider consensus was assessed by sending the statements as a 4-point Likert Scale questionnaire to cardiologists and endocrinologists across France. The consensus threshold was defined as ≥75%. RESULTS: A total of 101 responses were received. Consensus was very high (>90%) in 25 (57%) statements, high (≥75%) in 18 (41%) statements and was not achieved (<75%) only in 1 (2%) of statements. Overall, 43 statements achieved consensus. CONCLUSIONS: Based on consensus levels, key recommendations for improving current guidelines and approaches to care have been developed. Implementation of these recommendations will lead to better concordance with international treatment guidelines and increase levels of education for healthcare practitioners and patients. In turn, this will improve the available treatment pathways for cardiovascular diseases, potentially creating improved patient outcomes in the future.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,822
Score d'incertitude au seuil0,358

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,120
Tête enseignante GPT0,412
Écart entre enseignants0,291 · 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 tête enseignante, 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

Citations0
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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