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Enregistrement W4388679314 · doi:10.1016/j.jacadv.2023.100696

Longitudinal Control of Lipid Levels in Patients With Premature Coronary Artery Disease

2023· article· en· W4388679314 sur OpenAlexafffund
D. Vikulova, Danielle Pinheiro-Muller, Carlos Rojas‐Fernandez, Simon N. Pimstone, Liam R. Brunham

Notice bibliographique

RevueJACC Advances · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueLipoproteins and Cardiovascular Health
Établissements canadiensNovartis (Canada)University of British Columbia
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health ResearchHLS TherapeuticsUltragenyx PharmaceuticalAmgen
Mots-clésMedicineMaceInternal medicineMyocardial infarctionCardiologyHazard ratioUnstable anginaCoronary artery diseaseAcute coronary syndromeCohortDiabetes mellitusPercutaneous coronary interventionConfidence intervalEndocrinology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: Lipid-lowering therapy (LLT) is a central aspect of the treatment of patients with coronary artery disease (CAD), and the benefits of LLT accrue over time. However, there are limited real-world data on longitudinal lipid control in patients with premature CAD. Objectives: The purpose of this study was to assess longitudinal attainment of guideline-recommended lipid goals and outcomes in a contemporary cohort of patients with premature CAD. Methods: We enrolled males younger than 50 years and females younger than 55 years with coronary stenosis of >50% and examined achievement of lipid goals, LLT characteristics, and cardiovascular outcomes (major adverse cardiovascular event [MACE]). Results: Of 476 patients who presented with acute coronary syndrome (ST-elevation myocardial infarction, non-ST-segment elevation myocardial infarction, unstable angina) (68%), stable angina (28%), or other symptoms, 73.2% achieved low-density lipoprotein cholesterol (LDL-C) <1.8 mmol/L on at least 1 occasion, but only 27.3% consistently stayed in the target range for 3 years after diagnosis. Although 73.9% of patients received high-intensity LLT at the time of diagnosis, only 43.5% had good adherence over the following 3 years. In multivariable analysis, 1 mmol/L increase in time-weighted average exposure to LDL-C, but not the lowest achieved LDL-C, was associated with a higher risk of MACE, hazard ratio 2.02 (95% CI: 1.48-2.76), when adjusted for sex, age, hypertension, diabetes, and smoking. Conclusions: We found low rates of longitudinal lipid target achievement in patients with premature CAD. Cumulative LDL-C exposure, but not lowest achieved LDL-C, was associated with risk of MACE. This highlights the critical importance of longitudinal control of lipids levels and identifies opportunities to improve LLT and maximize the time-dependent benefits of lipid-lowering.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
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: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,020
Score d'incertitude au seuil0,302

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,254
Écart entre enseignants0,243 · 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

Citations10
Publié2023
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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