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Enregistrement W4404360214 · doi:10.1161/circ.150.suppl_1.4141978

Abstract 4141978: Surveying Healthcare Professionals' Awareness and Management of Inflammation as a Residual Cardiovascular Risk Factor.

2024· article· en· W4404360214 sur OpenAlexaff
Maciej Banach, Stanisław Surma, Fahad Alnouri, G.B. John Mancini, Dragoş Vinereanu, Ioanna Gouni‐Berthold, Željko Reiner, Pierre Sabouret, Gustavs Latkovskis, Arman Postadzhiyan, Patrick M. Moriarty, Branislav Vohnout, Jacek Jerzy Jozwiak, Michael D. Shapiro, Nathan D. Wong

Notice bibliographique

RevueCirculation · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCardiovascular Health and Risk Factors
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineHealth professionalsRisk factorInflammationHealth careResidual riskRisk managementIntensive care medicineInternal medicineManagement

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Introduction: Inflammation is a recognized residual CVD risk factor. However, the knowledge, diagnosis, and management of inflammation-related CVD risk among healthcare professionals (HCPs) remain scarce. Methods: The survey, consisting of 20 questions dedicated to HCPs, was developed by the International Lipid Expert Panel (ILEP). It was launched in March 2024 and promoted through websites, SoMe channels, and newsletters. Many questions allowed for multiple responses. The questionnaire is ongoing and available at the ILEP webpage. Results: We collected 264 responses within 3 months (64.4% males; 50.8% between 40-59 yrs.), mostly from physicians (72.7%, of which 49.6% were cardiologists, and 16.3% internal medicine specialists), but also researchers (6.8%) and academics (6.4%). HCPs from 50 countries participated in the survey. The highest response rates were from Poland: 26.9%, USA: 17.4%, Greece and Romania (4.5% for both). Only 43.4% of responders routinely measure hsCRP for CVD risk stratification, and only 20% had possibilities to measure both CRP, hsCRP, and IL-6. 28% knew the difference between CRP and hsCRP tests, and only 54.9% knew the approved hsCRP ranges to stratify CVD risk. 47.7% of the respondents recognized CRP as a causal risk factor of CVD, with only every 5 th recognizing IL-6 ( Fig.1 ). 71.2% of HCPs accepted statins, colchicine, and bempedoic acid as available therapies that might effectively reduce hsCRP elevated levels ( Fig.1&2 ); 11% suggested that one should only reduce general CVD risk. Besides having rather general knowledge of the anti-inflammatory role of statins or colchicine, there are still 23.1% and 39.8% of responders that recognized anti-inflammatory properties of ezetimibe and PCSK9 modulators, respectively ( Fig.2 ). A lot of inconsistency exists on the knowledge of the potential anti-inflammatory role of natural products, with the highest number of responses indicating curcumin and omega-3 acids (61.4% for both) ( Fig.1 ). In the case of elevated hsCRP, 74.2% of HCPs recommended intensification of lifestyle changes and background CVD therapies, while 9.8% suggested using nutraceuticals, and 6.8% were prone to just monitoring the patients ( Fig.2 ). Conclusions: There is a significant gap in knowledge regarding the diagnosis, biomarkers, and management of inflammation in CVD risk stratification. Enhanced education for medical students, physicians, and patients is crucial before targeted therapies become widely available.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,007
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,021

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,007
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,003

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 Opus0,032
Tête enseignante GPT0,331
Écart entre enseignants0,299 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations0
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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