Reappraisal of statin primary prevention trials: implications for identification of the statin-eligible primary prevention patient
Notice bibliographique
Résumé
AIMS: Identification of patients eligible for primary prevention statin therapy is complex, often relying upon risk algorithms that diverge internationally. Our goal was to develop a simpler global definition of statin-eligible primary prevention patients. METHODS AND RESULTS: Randomized clinical trials (RCTs) cited in North American and European dyslipidaemia guidelines justifying primary prevention statins for cardiovascular risk reduction were critically reappraised according to eligibility criteria and characteristics of actual enrollees. Statin-eligibility based on meeting minimal enrolment criteria vs. risks calculated using the Framingham risk score, the pooled cohort equation, and the systematic coronary risk estimate two were contrasted. Patient scenarios meeting minimal RCT eligibility criteria seldom attained high enough 10 year risk of events according to the algorithms tested and thus would not be eligible for statin therapy. Overall, enrollees were 63.9 ± 8.9 years (mean ± SD) with low density lipoprotein-cholesterol (LDL-C) 3.53 ± 0.91 mmol/L. Enrollees in trials studying the lowest LDL-C levels were generally older and had additional risk factors. CONCLUSION: Results of primary prevention RCTs justify treatment of more subjects and lower risk subjects than current risk algorithm-based guidelines. Based on a synthesis of RCT inclusion/exclusion criteria and the characteristics of enrollees, we propose that a statin-indicated primary prevention subject is one who is 40 to 70 years with a low density lipoprotein-cholesterol (LDL-C) ≥ 3.0 mmol/L or is 55 to 80 years with LDL-C ≥ 1.8 mmol/L and additional risk factors.
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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 | 0,010 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».