Severe mental illness: cardiovascular risk assessment and management
Notice bibliographique
Résumé
Patients with severe mental illness (SMI) including schizophrenia and bipolar disorder die on average 15-20 years earlier than the general population often due to sudden death that, in most cases, is caused by cardiovascular disease. This state-of-the-art review aims to address the complex association between SMI and cardiovascular risk, explore disparities in cardiovascular care pathways, describe how to adequately predict cardiovascular outcomes, and propose targeted interventions to improve cardiovascular health in patients with SMI. These patients have an adverse cardiovascular risk factor profile due to an interplay between biological factors such as chronic inflammation, patient factors such as excessive smoking, and healthcare system factors such as stigma and discrimination. Several disparities in cardiovascular care pathways have been demonstrated in patients with SMI, resulting in a 47% lower likelihood of undergoing invasive coronary procedures and substantially lower rates of prescribed standard secondary prevention medications compared with the general population. Although early cardiovascular risk prediction is important, conventional risk prediction models do not accurately predict long-term cardiovascular outcomes as cardiovascular disease and mortality are only partly driven by traditional risk factors in this patient group. As such, SMI-specific risk prediction models and clinical tools such as the electrocardiogram and echocardiogram are necessary when assessing and managing cardiovascular risk associated with SMI. In conclusion, there is a necessity for differentiated cardiovascular care in patients with SMI. By addressing factors involved in the excess cardiovascular risk, reconsidering risk stratification approaches, and implementing multidisciplinary care models, clinicians can take steps towards improving cardiovascular health and long-term outcomes in patients with SMI.
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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 | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| 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 ».