006 Interventions to address risk-treatment paradox in patients at risk of cardiovascular events: a systematic review
Notice bibliographique
Résumé
Introduction Cardiovascular (CV) disease is a leading cause of mortality worldwide. In the U.S., it accounts for one out of every three deaths, translating to over 700,000 deaths each year.1–3 The risk-treatment paradox, where individuals at lower risk receive more interventions than those at higher risk, is a significant concern in CV disease management4 that exposes low-risk individuals to unnecessary treatment side effects and costs, while high-risk individuals often remain undertreated. Addressing this paradox is crucial to optimize care and improve outcomes in patients at risk of CV events. Objective To identify, assess, and synthesize interventions designed to mitigate the risk-treatment paradox in the context of CV care, focusing on the enhancement of risk-concordant therapy. Methods We reviewed interventions targeting adult patients at risk of CV events. Our primary outcome was the effectiveness of these interventions in balancing treatment rates based on patient risk profiles. Results An initial search yielded 913 papers, reduced to 114 after screening and 9 following full-text review. These studies spanned from 2003 to 2022 across the USA and Australia, used randomized trial and observational study designs, and were in varied healthcare environments. We assessed interventions including electronic support for clinicians and educational programs for adult patients. Results were mixed; certain strategies notably enhanced medication prescription and guideline adherence, while others showed minimal impact, reflecting the nuanced efficacy of such interventions in different clinical contexts. Discussion Addressing the risk-treatment paradox is imperative not only for clinical appropriateness but for aligning care with patient needs. Our review is poised to provide insights into interventions that can rectify this imbalance, promoting a patient-centered approach in CV healthcare. Conclusion This systematic review is an essential step in understanding how to better align CV treatments with patient risk profiles, thereby enhancing clinical efficacy and patient-centric care. References Go AS, et al. Heart disease and stroke statistics—2013 update. 2013. Mahmood SS, et al. The framingham heart study and the epidemiology of cardiovascular disease: a historical perspective. 2014. Murphy SL, et al. Mortality in the United States, 2020. 2021. McAlister FA, Oreopoulos A, Norris CM, Graham MM, Tsuyuki RT, Knudtson M, Ghali WA, Alberta provincial project for outcome assessment in coronary heart disease (APPROACH) investigators exploring the treatment- risk paradox in coronary disease. Arch Intern Med. 2007;167(10):1019–1025. doi: 10.1001/archinte.167.10.1019.
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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 | 0,009 | 0,050 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,007 | 0,008 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 0,001 |
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 ».