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Enregistrement W4403822532 · doi:10.1093/eurheartj/ehae666.2797

Comprehensive risk factor management through a dedicated secondary prevention clinic: experience from hamilton, Ontario

2024· article· en· W4403822532 sur OpenAlexafffundabout
Vijay Sardana, C. Frketich, Aditya Khetan, Eva Lonn, Mohammed Morad, Shabbir M.H. Alibhai, Deepak L. Bhatt, M Alhemeiri, D. Coppens

Notice bibliographique

RevueEuropean Heart Journal · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueHealth Promotion and Cardiovascular Prevention
Établissements canadiensMcMaster University
Organismes subventionnairesAmgen CanadaHLS TherapeuticsAmgen
Mots-clésMedicineSecondary preventionRisk factorFamily medicineInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Introduction and Background Atherosclerotic cardiovascular diseases (ASCVD) remain a major source of morbidity and mortality. Modifiable ASCVD risk factors can be effectively treated, however, there is a lack of systematic implementation of secondary prevention therapies in ASCVD patients. We established a comprehensive secondary prevention program for patients with ASCVD to provide care for all modifiable risk factors in an integrated manner. Methods Patients with established coronary artery disease (CAD), cerebrovascular disease (CVD) and peripheral vascular disease (PVD) who had one or more uncontrolled risk factors, were referred to the center(s). Patients were assessed between November 2022 and October 2023. Uncontrolled risk factors were defined as dyslipidemia (LDL > 70 mg/dL [1.8 mmol/L]), hypertension (defined as BP >130/80 mmHg), diabetes (HbA1c >6.5%), chronic kidney disease (eGFR <60 ml/min/1.73m2) obesity (BMI >30 kg/m2) and current tobacco use. Data was collected at the initial visit and subsequent follow-up visits. Results A total of 274 patients were seen, with 85% were referred for CAD. Median age was 62 years,72% were men. The most common uncontrolled modifiable risk factor was hypertension (62% of patients), followed by dyslipidemia (60%) and obesity (50%). 39% of patients had diabetes, with 57% on a SGLT2i, 16% on a GLP-1 agonist and with 23% with HbA1c >8%. Blood pressure was above 140/90 mm Hg in 41% of patients, 20% were current smokers and 75% of patients had two or more uncontrolled risk factors. At the first visit, 56% of patients had a pharmacological intervention. The most common was for management of dyslipidemia, followed by diabetes and then hypertension. 17.8%(n=49) patients had a change in statin,13.8% (n= 38) patients were started on Ezetmibe, 9.1%(n=25) on Icosapent Ethyl, and 16.4% (n= 45) on a PCSK9i inhibitor (monoclonal antibody or Inclisiran). Among patients with diabetes, 5.1%(n=14) patients were started on a GLP-1 agonist and 2.5%(n=7) were started on a SGLT2i. 2.9%(n=8) patients were started on Varenicline and 2.9%(n=8) were started on NRT. Mean LDL (with LDL >1.8 at baseline) at visit 1 was at 3.03 ± 1.1 (n=157) mmol/dl, which reduced to 2.05 ± 0.9 (n=77) mmol/dl by 2nd visit and to 1.90 ± 1.3 (n=32) mmol/dl by visit 3. Average SBP (SBP >130 at baseline) at visit 1 was 143.3 ± 13.4 (n=114) mm Hg, this was subsequently reduced to 126.4 ± 14.0 (n=58) mm Hg at visit 2 and further reduced to 123.2 ± 14.7 (n=31) mm Hg by visit 3. Discussion and Impact: In our tertiary Cardiac Care center there are a significant number of patients with established ASCVD that remain on inadequate treatment for secondary prevention. Addressing these risk factors in a timely and integrated fashion in one clinic improves the implementation of guideline directed therapies for management of secondary risk factors in ASCVD and is expected to result in improved outcomes.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Autre devis · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,805
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0080,002

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 Opus0,093
Tête enseignante GPT0,378
Écart entre enseignants0,285 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeAutre devis
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

Citations0
Publié2024
Routes d'admission3
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