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Enregistrement W48056151

Impact of guidelines on health care use for the management of dyslipidemia in two Canadian provinces, Alberta and Nova Scotia, from 1990 to 2001.

2004· article· en· W48056151 sur OpenAlexaffabout
Michel R. Joffres, Tripthi Kamath, G Rhys Williams, Jill Casey, Lawrence W. Svenson

Notice bibliographique

RevuePubMed · 2004
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueClinical practice guidelines implementation
Établissements canadiensDalhousie University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésNova scotiaHumanitiesMedicinePolitical scienceEthnologyArt
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Guidelines for the treatment of hyperlipidemia aim at improving the management of people at a higher risk of developing cardiovascular disease. OBJECTIVES: To study the potential impact of hyperlipidemia guidelines on health care use in two Canadian provinces with different levels of hyperlipidemia. METHODS: Trends in physician billing were obtained from Alberta between 1990 and 2000 and from Nova Scotia between 1994 to 2001 using the 272 primary diagnostic code for hyperlipidemia. Record linkage between a 272 code and a prescription in the subsequent six months was made through the Pharmacare database (which automatically registers all individuals 65 years of age and over). Data were also linked between the 1995 Nova Scotia Health Survey and the Pharmacare data. RESULTS: Trends in hyperlipidemia codes were similar in Alberta and Nova Scotia by sex and age, with acceleration in the final years of the study. Approximately 5% of the adult population had a diagnosis of hyperlipidemia. Less than 60% of people aged 65 years and over with a 272 code filled an antilipemic prescription in the subsequent six months. Using the National Cholesterol Education Program Adult Treatment Panel III classification and the 1995 Nova Scotia Health Survey, less than 10% of the participants aged 65 years and over had a corresponding diagnostic code of 272, while more than half could be classified as having hyperlipidemia. In 1995, approximately one-half of people at high risk, with a 272 code in the subsequent five years, had a prescription for antilipemic drugs. CONCLUSIONS: Despite some limitations, these data show a discrepancy between guideline development and practice, leaving a high number of at-risk individuals undiagnosed and untreated. Mechanisms need to be put in place to ensure better classification and follow-up of people with hyperlipidemia at risk for cardiovascular disease.

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.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
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 enseignants0,687
Score d'incertitude au seuil0,350

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
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 Opus0,249
Tête enseignante GPT0,491
Écart entre enseignants0,241 · 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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations7
Publié2004
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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