Abstract 9164: Who Receives ASA for Primary Prevention in Canada?: Insight From the PRIMARY CARE AUDIT OF GLOBAL RISK MANAGEMENT (PARADIGM) Study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The role of ASA for primary CVD prevention is controversial. We assessed the use of ASA in healthy, middle-aged subjects in the PARADIGM study. METHODS: PARADIGM enrolled 3015 men >40 or women >50 to assess trends in CV risk assessment. Subjects with diabetes, vascular disease, or those receiving lipid lowering drugs were excluded. We report on the 406 subjects (13.5%) who were receiving ASA for primary CVD prevention. RESULTS: Subjects prescribed ASA, compared to those not, were more likely to be older (61.6 vs. 55.5y, p<0.0001), male (p<0.001), white Caucasian (88.9 vs. 66.6%, p<0.0001), past/current smokers (43.8 vs. 33.3%, p=0.0004), hypertensive (60.8 vs. 25.7%, p<0.00001), and to have a CV family history (30.9 vs. 23.3%, p=0.002). SBP, DBP, creatinine, hsCRP, waist circumference (WC) and BMI were discriminators of ASA use (all p<0.0005). LDL-c fasting glucose, IFG, and HbA1c did not differ between those prescribed ASA or not. Mean modified FRS for those prescribed ASA vs. not were 22.3 vs. 13.5% respectively (p<0.00001). Of those prescribed ASA, FRS categories were 18% low, 47.8% intermediate, and 34.2% high. In ASA-treated subjects, rates of smoking, HT, family history and mean BP, BMI and hsCRP were similar between genders. Mean HDL and LDL (both p<0.0001), glucose (p=0.05), and HbA1c (p=0.0001), were higher in women than men. Mean FRS was lower in ASA-treated women (14.4 vs. 27.0%, p<0.00001). FRS categories for ASA-treated women vs men were: low (34.4 vs 8.2%), intermediate (43 vs. 34.5%), and high (22.5 vs. 57.3%, all p<0.00001). CONCLUSIONS: In PARADIGM, 13.5% of men >40 and women >50 received ASA for primary CVD prevention. Smoking, HT, family history, hsCRP and abdominal obesity were discriminators of ASA use, yet lipid and glycemic levels were not. Two thirds of ASA-treated subjects had low/intermediate FRS. The majority of ASA use in women was in those with low or intermediate risk scores.
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 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 | 0,002 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».