Sex differences in treatment of familial hypercholesterolaemia: a meta-analysis
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND AND AIMS: Familial hypercholesterolaemia (FH) is a highly prevalent monogenic disorder characterized by elevated LDL cholesterol (LDL-C) levels and premature atherosclerotic cardiovascular disease. Sex disparities in diagnosis, lipid-lowering therapy, and achieved lipid levels have emerged worldwide, resulting in barriers to care in FH. A systematic review was performed to investigate sex-related disparities in treatment, response, and lipid target achievement in FH (PROSPERO, CRD42022353297). METHODS: MEDLINE, Embase, The Cochrane library, PubMed, Scopus, PsycInfo, and grey literature databases were searched from inception to 26 April 2023. Records were eligible if they described sex differences in the treatment of adults with FH. RESULTS: Of 4432 publications reviewed, 133 met our eligibility criteria. In 16 interventional clinical trials (eight randomized and eight non-randomized; 1840 participants, 49.4% females), there were no differences between males and females in response to fixed doses of lipid-lowering therapy, suggesting that sex was not a determinant of response. Meta-analysis of 25 real-world observational studies (129 441 participants, 53.4% females) found that females were less likely to be on lipid-lowering therapy compared with males (odds ratio .74, 95% confidence interval .66-.85). Importantly, females were less likely to reach an LDL-C < 2.5 mmol/L (odds ratio .85, 95% confidence interval .74-.97). Similarly, treated LDL-C levels were higher in females. Despite this, male sex was associated with a two-fold greater relative risk of major adverse cardiovascular events including myocardial infarction, atherosclerotic cardiovascular disease, and cardiovascular mortality. CONCLUSIONS: Females with FH were less likely to be treated intensively and to reach guideline-recommended LDL-C targets. This sex bias represents a surmountable barrier to clinical care.
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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) | 0,007 | 0,011 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».