Childhood dyslipidemia: Clinician management practices in the primary care setting
Notice bibliographique
Résumé
Objectives: To describe clinician management practices for childhood dyslipidemia in the community setting. Methods: A descriptive study was conducted for children aged 2 to 10 years with dyslipidemia as defined by the National Cholesterol Education Program Expert Panel on Cholesterol in Children criteria. A convenience sample of participants from the TARGet Kids! cohort study (Toronto, Canada) was used. Trained research assistants reviewed participant medical records to document clinician management practices of abnormal lipid levels. The study outcome was the proportion of clinicians engaging in each management practice. Descriptive statistics were completed, reporting the proportion of clinician engagement in management practices. Results: All 768 children were seen by primary paediatric care providers after lipid levels identified dyslipidemia. Medical history regarding lifestyle behaviours and cardiovascular risk factors were frequently obtained (n = 565, 73.6%). Physicians rarely informed families about abnormal lipid levels (n = 11, 1.43%). Management plans for abnormal lipid levels were rarely documented (n = 4, 0.5%). Clinicians did not refer to paediatric lipid specialists or initiate statin therapy. Conclusions: Paediatric care providers rarely identified and initiated early management for abnormal lipid levels. Our results may inform the need for improved knowledge translation of the recently published Canadian clinical practice update for the detection and management of childhood dyslipidemia.
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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 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».