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Enregistrement W4392446659 · doi:10.1159/000536392

Optimizing Post-Acute Coronary Syndrome Dyslipidemia Management: Insights from the North American Acute Coronary Syndrome Reflective III

2024· article· en· W4392446659 sur OpenAlexaffabout
Meshal Alanezi, Andrew T. Yan, Mary Tan, Ronald Bourgeois, Peiman Malek-Marzban, Rani Beharry, Suhaib Alkurtass, Gábor Gyenes, Pierre-Louis Nadeau, Nduka Francis Nwadiaro, Sean Jedrzkiewicz, Dongsheng Gao, Harish Chandna, W. Bradley Nelson, Shaun G. Goodman

Notice bibliographique

RevueCardiology · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueLipoproteins and Cardiovascular Health
Établissements canadiensCape Breton Regional HospitalWindsor Regional HospitalUniversity of Alberta HospitalMisericordia Community HospitalOakville-Trafalgar Memorial HospitalAlberta Hospital EdmontonOccupational and Environmental Medical Association of CanadaUniversity of TorontoMoncton HospitalSt. Michael's HospitalCentre hospitalier universitaire de QuébecCanadian Heart Research Centre
Organismes subventionnairesSanofi
Mots-clésAcute coronary syndromeDyslipidemiaMedicineInternal medicineCardiologyIntensive care medicineMyocardial infarctionObesity

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

INTRODUCTION: Despite contemporary practice guidelines, a substantial number of post-acute coronary syndrome (ACS) patients fail to achieve guideline-recommended LDL-C thresholds. Our study aimed to investigate this guideline recommendations-to-practice care gap. Specifically, we aimed to identify opportunities where additional lipid-lowering therapies are indicated and explore reasons for the non-prescription of guideline-recommended therapies. METHODS: ACS patients with LDL-C ≥1.81 mmol/L (70 mg/dL) despite maximally tolerated statin ± ezetimibe therapy (including those intolerant of ≥2 statins) were enrolled 1-12 months post-event from 27 Canadian and US sites from September 2018 to October 2020 and followed up for three visits during the 12 months post-event. We determined the proportion of patients who did not achieve Canadian/US guideline-recommended LDL-C thresholds, the number of patients who would have been eligible for additional lipid-lowering therapies, and reasons behind lack of escalation in lipid-lowering therapies when indicated. Individual patient and aggregate practice feedback, including guideline-recommended intensification suggestions, were provided to each physician. RESULTS: Of the 248 patients enrolled in the pilot study (median age 64 [57, 73] years, 31.5% female and STEMI 27.4%), 75.4% were on high-intensity statins on the first visit. A total of 18.5% of those who attended all 3 visits had an LDL-C measured only at the first visit which was above the threshold. After 1 year of follow-up, 51.9% of patients achieved LDL-C thresholds at either visit 2 or 3. In the context of feedback reminding physicians about guideline-directed LDL-C-modifying therapy in their individual participating patients, we observed an increase in the use of ezetimibe and PCSK9 inhibitor therapy at 3-12 months. This was associated with a significant lowering of the mean LDL-C (from 2.93 mmol/L [baseline] to 2.09 mmol/L [3-6 months] to 1.87 mmol/L [6-12 months]) and a significantly greater proportion of patients (from 0% [baseline] to 38.6% [3-6 months] to 53.4% [6-12 months]) achieving guideline-recommended LDL-C thresholds. The most prevalent reasons behind the non-intensification of LDL-C-lowering therapy with ezetimibe and/or PCSK9i were LDL-C levels being close to target, the pre-existing use of other lipid-lowering therapies, patient refusal, and cost. CONCLUSION: Although most patients post-ACS were on high-intensity statin therapy, almost 50% failed to achieve guideline-recommended LDL-C thresholds by 1-year follow-up. Furthermore, additional lipid-lowering therapies in this high-risk group were underprescribed, and this might be linked to several factors including potential gaps in physician knowledge, treatment inertia, patient refusal, and cost.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
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 enseignants0,110
Score d'incertitude au seuil0,218

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,000
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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,268
Écart entre enseignants0,255 · 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

Citations9
Publié2024
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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