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Enregistrement W4388763099 · doi:10.1177/20451253231211574

Management of dyslipidaemia in individuals with severe mental illness: a population-based study in the Greater Copenhagen Area

2023· article· en· W4388763099 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueTherapeutic Advances in Psychopharmacology · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSchizophrenia research and treatment
Établissements canadiensUniversity of TorontoCentre for Addiction and Mental Health
Organismes subventionnairesNovo Nordisk FondenSteno Diabetes Center Copenhagen
Mots-clésMental illnessPsychiatryMedicinePopulationMental healthPsychologyGerontologyClinical psychologyEnvironmental health

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: Severe mental illness (SMI) is associated with increased cardiovascular risk. Dyslipidaemia is a potentially modifiable risk factor, which may be inadequately managed in patients with SMI. Objectives: To assess management of dyslipidaemia in patients with SMI versus healthy controls (HCs) in 2005 and 2015. Design and methods: Using Danish registers, we identified adult patients with SMI in the Greater Copenhagen Area (schizophrenia spectrum disorders or bipolar disorder) with ⩾1 general practitioner contact in the year before 2005 and 2015, respectively, and HCs without SMI matched on age and gender (1:5). Outcomes were lipid-profile measurements, presence of dyslipidaemia and redemption of lipid-lowering pharmacotherapy. Differences in outcomes between patients with SMI and controls were measured with multivariable logistic regression. Results: We identified 7217 patients with SMI in 2005 and 9939 in 2015. After 10 years, patients went from having lower odds of lipid measurements to having higher odds of lipid measurements compared with HCs [odds ratio (OR) 2005 0.70 (99% confidence interval (CI) 0.63–0.78) versus OR 2015 1.34 (99% CI 1.24–1.44); p 2005 versus2015 < 0.01]. Patients had higher odds of dyslipidaemia during both years [OR 2005 1.43 (99% CI 1.10–1.85) and OR 2015 1.23 (99% CI 1.08–1.41)]. Patients went from having lower odds of receiving lipid-lowering pharmacotherapy to having higher odds of receiving lipid-lowering pharmacotherapy [OR 2005 0.77 (99% CI 0.66–0.89) versus OR 2015 1.37 (99% CI 1.24–1.51); p 2005 versus2015 < 0.01]. However, among persons at high cardiovascular risk, patients had lower odds of receiving lipid-lowering pharmacotherapy during both years, including subsets with previous acute coronary syndrome [OR 2005 0.30 (99% CI 0.15–0.59) and OR 2015 0.44 (99% CI 0.24–0.83)] and ischaemic stroke or transient ischaemic attack (TIA) [OR 2005 0.43 (99% CI 0.26–0.69) and OR 2015 0.61 (99% CI 0.41–0.89)]. Conclusion: These results imply an increased general awareness of managing dyslipidaemia among patients with SMI in the primary prophylaxis of cardiovascular disease. However, secondary prevention with lipid-lowering drugs in patients with SMI at high cardiovascular risk may be lacking.

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.

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)0,001
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 enseignants0,036
Score d'incertitude au seuil0,497

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
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 Opus0,030
Tête enseignante GPT0,386
Écart entre enseignants0,356 · 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