Cholesterol Levels and Cardiovascular Outcomes Following Statin Initiation for Primary Prevention
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Non-high-density lipoprotein cholesterol (HDL-C) is increasingly incorporated into guidelines along with low-density lipoprotein cholesterol (LDL-C) to guide lipid-lowering therapy decisions. OBJECTIVES: The purpose of this study was to examine patterns of LDL-C and non-HDL-C levels after statin initiation for primary prevention and their association with incident cardiovascular events. METHODS: This was a population-based cohort study in Ontario, Canada, among persons aged ≥66 years starting a statin for primary prevention between January 1, 2012, and December 31, 2019. We identified those with a lipid panel in the 1-year after starting a statin and categorized individuals based on LDL-C and non-HDL-C thresholds for intensification in the 2021 Canadian Cardiovascular Society dyslipidemia guidelines. We stratified by diabetes/chronic kidney disease (CKD) status. The primary outcome was the composite of all-cause mortality or cardiovascular events, with follow-up to December 31, 2020. We used a Cox proportional hazards model for analysis. RESULTS: Our cohort comprised 125,013 people. The median follow-up was 2.5 years. Compared with those meeting both LDL-C and non-HDL-C thresholds, being above both thresholds was associated with an increased rate of the primary outcome for people without diabetes/CKD (HR: 1.10; 95% CI: 1.05-1.15) and for those with diabetes/CKD (HR: 1.16; 95% CI: 1.09-1.23). Being below the LDL-C threshold but above non-HDL-C threshold was associated with an increased rate of the primary outcome for people with diabetes/CKD (HR: 1.16; 95% CI: 1.03-1.30). CONCLUSIONS: These findings support the residual risk associated with incompletely controlled LDL-C or non-HDL-C levels after statin initiation for primary prevention.
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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 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 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 ».