Life Course Approach for Managing Familial Hypercholesterolemia
Notice bibliographique
Résumé
Treatment of familial hypercholesterolemia is directed toward the moment of the medical encounter. However, risk for heart disease as a consequence of having familial hypercholesterolemia is related to lifelong exposure to elevated low-density lipoprotein cholesterol, rather than low-density lipoprotein cholesterol level at a specific time point. The purpose of this review is to reassess contemporary research on treatment of familial hypercholesterolemia and current evidence-based guidelines, to present an approach that emphasizes treatment across the life course, and to recognize the importance of family experiences to care. To accomplish this, we review the changing treatment needs that emerge across the life course, from birth through childhood, adolescence, young adulthood, peripregnancy, middle age, and late in life. Special attention is paid to improving adherence to treatment, the potential role of monitoring atherosclerosis in a lifelong model of care, and medical issues related to care transitions: from pediatric to internal medicine care, peripregnancy, after a cardiac event, and care after age 70 years in the absence of a cardiac event. Novel considerations related to treatment of homozygous familial hypercholesterolemia are discussed. The summary identifies research gaps that need to be closed to move from the current point-of-care model to one that considers treatment over the life course.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,001 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».