Notice bibliographique
Résumé
Although statins improve survival and re duce the risk of cardiovascular eventsin populations at high and moderate risk,1 their effectiveness and cost-effectiveness in low-risk populations is less certain.2 This uncertainly is due in part to low-risk patients being less likely to have cardiovascular events over the short term. For instance, in the recent Justifi cation for the Use of Statins in Prevention: an Intervention Trial Evaluating Rosuvastatin (JUPITER) study3 — a large randomized trial comparing cardiovascular outcomes in low-risk patients randomly assigned to receive either rosuvastatin or placebo — the risk of death or nonfatal myocardial infarction over three years was 2.5 % in the rosuvastatin group and 3.5 % in the placebo group, which rep-resented a large relative, but small absolute, risk reduction in cardiovascular events. Other cholesterol-lowering interventions are available, such as diet, exercise and the use of other hypolipidemic agents, but the use of statins is the only such intervention known to reduce cardiovascular risk in people with low and high blood cholesterol levels.4–7 Thus, statins are now primarily indicated for the reduction of cardio-vascular risk instead of being used mainly for the management of hypercholesterolemia.8 With this broadening indication for use, ex-penditures on statins have increased and rep resent about 13 % of total expenditures by pro vincial formularies in Canada.9 The absolute number of people at low cardiovascular risk who are taking statins has increased substantially over the last decade, driven by the large number of low-risk people in the general population.10 In addition, statins that are more effective in lowering low-Cost-effectiveness of the use of low- and high-potency statins in people at low cardiovascular risk
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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 | 0,007 | 0,027 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,005 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,006 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,498 | 0,173 |
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; l’étiquette directe de Gemma et le classifieur distillé Codex s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».