Dyslipidaemia and its management in patients with type 2 diabetes across the Middle East and Africa: the PACT-MEA study
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background There is a scarcity of high-quality epidemiological data on the clinical burden of type 2 diabetes (T2D) and cardiovascular risk (CV) in the Middle East and Africa due to under-representation of these regions in contemporary diabetes and cardiovascular trials. Multiple risk factors, including dyslipidaemia, increase CV risk in patients with T2D and established atherosclerotic cardiovascular disease (eASCVD) and those at risk for ASCVD. According to the European Society of Cardiology (ESC) 2021 Guidelines, target low-density lipoprotein cholesterol (LDL-C) for patients with T2D is <1.8 mmol/L (<1.4 mmol/L in patients with eASCVD or at very high risk). Purpose To establish the status of dyslipidaemia and its management in patients with T2D and eASCVD or high/very high ASCVD risk across the Middle East and Africa. Methods Adult patients with T2D participating in a cross-sectional, observational study in seven Middle East and African countries were included in the analysis. Laboratory and medication data were collected from medical charts of patients attending a routine health visit in 2022. Descriptive statistics were used to characterize the lipid profile and management of patients with T2D by age, diabetes duration, body mass index, HbA1c, microvascular complications, estimated glomerular filtration rate (eGFR), and urinary albumin to creatinine ratio (UACR). Results There were 3726 patients in the overall study sample (mean age, 58 ± 12; male, 53%), almost all of whom were at high (69%)/very high (30%, includes eASCVD) risk according to ESC 2021 guidelines. In patients for whom data was available in the medical record, median LDL-C (n=2525) was 2.2 mmol/L (IQR, 1.7 to 3.0), HDL-C (n=2453) was 1.1 mmol/L (IQR, 0.9 to 1.3), and triglycerides (n=2488) were 1.6 mmol/L (IQR, 1.2 to 2.3). Of the patients with high/very high ASCVD risk (n=2313), 30% met the ESC guideline-recommended target for LDL-C of <1.8 mmol/L and 16% met the target of <1.4mmol/L. Most patients were on statin therapy (77%, range across countries: 60%-87%, Table 1), with use increasing with age and duration of diabetes. More patients with T2D for ≥10 years were on high intensity statin therapy than those with T2D <10 years (37% vs 33%). A similar pattern was observed for patients with HbA1c levels ≥7% (37% vs 31%, Table 2). Most patients with nephropathy were on statins (87%); use increased with lower eGFR and higher UACR levels. Very few patients were on Ezetimibe (6.4%), fibrates (4.8%), fish oil (including icosapent ethyl) (1.4%), or proprotein convertase subtilisin/kexin type 9 (PCSK9) inhibitors (0.5%). Conclusions Utilization of moderate intensity statin therapy (less than 50% LDL reduction) despite high and very high CV risk leads to failure to achieve cardioprotective LDL targets in most patients. Given the high burden of ASCVD in patients with T2D, prioritization of high intensity lipid lowering therapy is recommended.Table 1Table 2
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».