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Enregistrement W4388600335 · doi:10.1093/eurheartj/ehad655.2519

Dyslipidaemia and its management in patients with type 2 diabetes across the Middle East and Africa: the PACT-MEA study

2023· article· en· W4388600335 sur OpenAlexaff
Hani Sabbour, Naji Alamuddin, Fatheya Alawadi, Hessa Alkandari, Wael Almahmeed, Samir H. Assaad‐Khalil, Jihad Haddad, Lise Lotte N. Husemoen, Landi Lombard, Rayaz A. Malik, M Ngome, Sam Salek, Geeta Yadav, Subodh Verma

Notice bibliographique

RevueEuropean Heart Journal · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueLipoproteins and Cardiovascular Health
Établissements canadiensSt. Michael's Hospital
Organismes subventionnairesNovo Nordisk
Mots-clésMedicineType 2 diabetesDiabetes mellitusInternal medicineObservational studyBody mass indexCreatinineAlbuminuriaEpidemiologyRenal functionEndocrinology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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

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)0,002
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 enseignants0,011
Score d'incertitude au seuil0,022

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,055
Tête enseignante GPT0,268
Écart entre enseignants0,212 · 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
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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