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Enregistrement W4417488450 · doi:10.1016/j.ajpc.2025.101386

Optimizing low-density lipoprotein cholesterol (LDL-C) management – a US physician survey of barriers and burdens

2025· article· en· W4417488450 sur OpenAlex
Lawrence A. Leiter, Taruja Karmarkar, Lori D. Bash, Jason Exter, Jordana K. Schmier, Sayeli Jayade, Kyle C. Roney, Ross J. Simpson, Seth J. Baum

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueAmerican Journal of Preventive Cardiology · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueLipoproteins and Cardiovascular Health
Établissements canadiensUniversity of TorontoSt. Michael's Hospital
Organismes subventionnairesMerck Sharp and DohmeMerck
Mots-clésLdl cholesterolCholesterolMEDLINEDisease managementLipoprotein(a)Association (psychology)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background and Aims: Improving care of patients with hyperlipidemia requires an understanding of the barriers physicians perceive in prescribing low-density lipoprotein cholesterol (LDL-C)-lowering therapies. This study explores physicians' perceptions of time and resource burdens, identify perceived patient adherence barriers, and examine factors influencing physicians' decision-making in LDL-C management. Methods: This is a non-interventional, cross-sectional, online survey of US-based primary care practitioners (PCP) and cardiologists who recommended or provided lipid-lowering therapy (LLT) to ≥50 adults per month, practiced for ≥2 years, and completed the survey in English. The survey comprised multiple-choice, constant sum, and numerical questions about physician decision-making, patient management, and perceptions of patient attitudes/behaviors regarding LDL-C management. Descriptive univariate analyses were conducted. Results: 200 PCPs and 200 cardiologists completed the survey. Most physicians reported prescribing lipid-lowering therapy (LLT) and that patients declined injectable proprotein convertase subtilisin/kexin type 9 inhibitors (PCSK9i). They attributed this refusal to cost/insurance, fear/discomfort taking injections, and a preference for oral therapies. Physicians viewed patients with a history of ASCVD, with LLT experience, and those with greater understanding of ASCVD risk to have higher LLT adherence compared to those without. Most physicians spent a median of 10 min in shared decision-making conversations, regardless of therapies they prescribed. They reported needing longer to instruct patients during adherence counseling for PCSK9is than for oral therapies. Conclusions: Our findings suggest patient, clinician, and system barriers may all hinder LDL-C management and adherence. A greater understanding of the association between perceived barriers and real-world behaviors will help optimize lipid management.

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.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,869
Score d'incertitude au seuil0,642

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,007
Tête enseignante GPT0,264
Écart entre enseignants0,257 · 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