Using the concept of ideal cardiovascular health to measure population health
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.
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE OF REVIEW: This article describes the recent literature from January 2014 to March 2015 examining the cardiovascular health of populations using the concept of ideal cardiovascular health with a particular focus on cardiovascular health in different countries and the association with subclinical markers of cardiovascular disease (CVD). RECENT FINDINGS: The relatively new concept of ideal cardiovascular health, based on the presence of seven healthy behaviours and factors including nonsmoking, active physical activity, healthy diet, low body mass index, low blood pressure, glucose, and cholesterol, can be used to assess a population's health status and develop an understanding of how cardiovascular health is associated with biological disease processes and clinical outcomes such as CVD incidence and mortality. Recent studies have adapted the American Heart Association definition of ideal cardiovascular health to fit the available data in different countries and have shown that the prevalence of ideal cardiovascular health is low in populations worldwide, including North America, Europe, Asia, and the Middle East. Recent studies have also uncovered strong associations between ideal cardiovascular health metrics and subclinical markers for CVD such as coronary artery calcification, carotid intima-media thickness, and pulse wave velocity. SUMMARY: A number of studies have demonstrated the low prevalence of ideal cardiovascular health in several countries and a strong relationship with subclinical CVD and biomarkers. The association with subclinical markers for CVD provides some evidence of the intermediary biological pathways through which ideal cardiovascular health results in a lower incidence of CVD and highlights the importance of improving cardiovascular health metrics in the general population.
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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 | 0,005 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,007 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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 | 0,001 |
| 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 découle