Prevalence and management of dyslipidemia in primary care practices in Canada
Notice bibliographique
Résumé
<h3>Objective</h3> To estimate the prevalence of dyslipidemia and to describe its management in Canadian primary care. <h3>Design</h3> Retrospective cohort study using primary care electronic medical record data. <h3>Setting</h3> Canada. <h3>Participants</h3> Adults aged 40 years or older who saw a Canadian Primary Care Sentinel Surveillance Network contributor between January 1, 2018, and December 31, 2019. <h3>Main outcome measures</h3> Presence or absence of dyslipidemia as identified by a validated case definition and the treatment status of patients identified as having dyslipidemia based on having been prescribed a lipid-lowering agent (LLA). <h3>Results</h3> In total, 50.0% of the 773,081 patients 40 years of age or older who had had a primary care visit in 2018 or 2019 were identified as having dyslipidemia. Dyslipidemia was more prevalent in patients 65 or older (61.5%), in males (56.7%) versus females (44.7%), and in those living in urban areas (50.0%) versus rural areas (45.2%). In patients with documented dyslipidemia, 42.8% had evidence of treatment with an LLA. Stratifying patients by Framingham risk score revealed that those in the high-risk category were more likely to have been prescribed an LLA (65.0%) compared with those in the intermediate-risk group (48.7%) or the low-risk group (22.8%). The strongest determinants of receiving LLA treatment for dyslipidemia include sex, with males being 1.95 times more likely to have been treated compared with females (95% CI 1.91 to 1.98; <i>P</i><.0001); and body mass index, with those with obesity having a significantly increased likelihood of being treated with an LLA (adjusted odds ratio of 1.36, 95% CI 1.32 to 1.41; <i>P</i><.0001). <h3>Conclusion</h3> This study provides an updated look at the prevalence and treatment of dyslipidemia among Canadians. Half of patients aged 40 years or older have dyslipidemia, with an even higher prevalence observed among adults aged 65 years or older, males, and those with obesity or other chronic conditions. There are still gaps in treatment among those with documented dyslipidemia, principally among those calculated to have high or intermediate Framingham risk scores. Particular attention should also be paid to those at higher risk for not receiving treatment, including female patients and those within normal body mass index ranges.
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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 ».