Preventive Lipid-Lowering Therapy and Interactions With Health Care in Patients Who Develop Premature Coronary Artery Disease
Notice bibliographique
Résumé
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.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
| 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 ».