Global Guidance for Dyslipidaemia Management in Adults: A Scoping Review
Notice bibliographique
Résumé
Objective: Dyslipidaemia is a leading preventable cause of global cardiovascular disease (CVD) burden, responsible for over four million deaths each year (1). A scoping review took a worldwide perspective and assessed recent World Health Organization (WHO) guidance documents, other national or regional guidelines, and randomized controlled trial evidence supporting dyslipidaemia management best practices. Methods: Review of WHO guidance documents included aspects of dyslipidaemia management, but none provided a detailed and comprehensive approach. Of 11 non-WHO national or regional dyslipidaemia guidelines, nine met pre-defined inclusion criteria and were reviewed in depth. Structured electronic searches of MEDLINE found 27 systematic reviews of randomized clinical trials supporting dyslipidaemia management guideline priority topics. Findings: This scoping review found overall consistency in the recommendations of regional and national dyslipidaemia guideline recommendations. Guidelines varied in terms of approach to assessing patient CVD risk and recommendations to treat with non-statin lipid-lowering therapy (LLT). Robust randomized trial evidence supports that a dyslipidaemia management guideline focuses on priority areas including approach to patient selection for LLT efficacy and safety, selection of initial LLT drugs and dose intensity, timing of LLT monitoring, and LLT management in specific high-risk groups (familial hypercholesterolemia, diabetes, chronic kidney disease, HIV and other inflammatory diseases, and older adults). Few regional or national guidelines provided practical implementation recommendations or cost-effectiveness assessments; less clinical trial evidence was found for the priority topic of equitable treatment. Conclusion: Taking a global perspective, this scoping review describes the scope and depth of the current evidence base informing best practice management of dyslipidaemia for the primary and secondary prevention of CVD.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».