Recommended and observed statin use among US adults with and without cancer
Notice bibliographique
Résumé
AIMS: Patients with cancer are at increased cardiovascular (CV) risk. We aimed to compare the recommended and observed statin use among individuals with and without cancer. METHODS AND RESULTS: Using three 2-year cycles from the National Health and Nutrition Examination Survey (2013-18), we analysed data from 17 050 US adults. We compared the prevalence of Class 1 statin recommendations and use between individuals with and without cancer, overall, and among different demographic groups. Individuals with a history of cancer were older and had a higher burden of comorbidities. Stratified by age groups, they were more likely to have a secondary prevention indication compared with individuals without cancer but not a primary prevention indication for statin. Among individuals with an indication for statin therapy, the prevalence of statin use was higher in the cancer group compared with those without cancer (60.8% vs. 47.8%, P < 0.001), regardless of sex, type of indication (primary vs. secondary prevention), and education level. However, the higher prevalence of statin use in the cancer group was noted among younger individuals, ethnic minorities, and those with lower family income. CONCLUSION: Our finding highlights the importance of optimization of CV health in patients with cancer, as individuals with cancer were more likely to have a Class 1 indication for statin treatment when compared with individuals without cancer. Important differences in statin use among cohorts based on sex, age, ethnicity, and socioeconomic status were identified, which may provide a framework through which CV risk factor control can be targeted in this population. KEY FINDINGS: Higher statin use in cancer patients: Among those with Class 1 recommendation to take statins, 60.8% of cancer patients were using them, compared with 47.8% of non-cancer individuals, indicating a greater adherence to heart health recommendations in the cancer group. Demographic variations in statin use: The study found notable differences in statin use among younger individuals, ethnic minorities, and those with lower income within the cancer patient group, suggesting disparities in how these subgroups manage their cardiovascular health.
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 enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».