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Enregistrement W4403467407 · doi:10.1016/j.jacadv.2024.101316

Preventive Lipid-Lowering Therapy and Interactions With Health Care in Patients Who Develop Premature Coronary Artery Disease

2024· article· en· W4403467407 sur OpenAlexafffund
D. Vikulova, May Kuen Lee, Karin H. Humphries, Danielle Pinheiro-Muller, Martin Dawes, Simon N. Pimstone, Liam R. Brunham

Notice bibliographique

RevueJACC Advances · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueLipoproteins and Cardiovascular Health
Établissements canadiensCentre for Advancing Health OutcomesProvidence Health CareUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésMedicineCoronary artery diseaseDiseaseCardiologyInternal medicineIntensive care medicinePhysical therapy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: Rates of premature coronary artery disease (CAD) are stagnant, and the prevalence of cardiovascular risk factors in young and middle-aged adults is increasing. Lipid-lowering therapy (LLT) is effective in preventing CAD but is underutilized in younger patients. The reasons for and consequences of this underutilization are not fully understood. Objectives: The purpose of the study was to assess prepresentation health care encounters, eligibility for, usage patterns, and predictors of initiation of LLT and its relationships with the severity of clinical presentation of CAD. Methods: Using administrative databases and a clinical registry, we analyzed health care encounters, cardiovascular risk, and medication dispensations in females <55 and males <50 years old who presented with angiographically confirmed premature CAD. Results: Among 11,445 patients (27.6% females, age 46.14 ± 5.05 years) in the administrative database, in the 3 years before presentation, 93.3% were eligible for lipid screening and 92.2% had health care visits, but only 14.8% received LLT dispensations, and 5.9% displayed good adherence. In multivariable analysis, females (OR: 0.75; 95% CI: 0.65-0.86), rural residents (OR: 0.75; 95% CI: 0.62-0.91), and smokers (OR: 0.65; 95% CI: 0.57-0.74) were less likely to receive LLT. High-intensity LLT vs no LLT was associated with lower odds of presenting with acute coronary syndrome (OR: 0.25; 95% CI: 0.19-0.38). Among 470 clinical registry participants (27.4% females, mean age 45.72 ± 5.07 years), 70.2% had lipids assessed, 55.7% were eligible for LLT based on the estimated cardiovascular risk, 18.9% received treatment recommendations, and 12.1% received dispensations of LLT before presentation. Conclusions: Prior to presenting with premature CAD, most patients had medical encounters, but few received LLT, demonstrating a substantial gap in prevention.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,870
Score d'incertitude au seuil0,373

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,008
Tête enseignante GPT0,279
Écart entre enseignants0,272 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2024
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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