Management of dyslipidaemia in individuals with severe mental illness: a population-based study in the Greater Copenhagen Area
Notice bibliographique
Résumé
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.
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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) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».