Lifestyle interventions in primary care: systematic review of randomized controlled trials.
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To determine whether lifestyle counseling interventions delivered in primary care settings by primary care providers to their low-risk adult patients are effective in changing factors related to cardiovascular risk. DATA SOURCES: MEDLINE (PubMed), EMBASE, and CINAHL were searched from January 1985 to December 2007. The reference lists of all articles collected were checked to ensure that all suitable randomized controlled trials (RCTs) had been included. STUDY SELECTION: We chose RCTs on lifestyle counseling in primary care for primary prevention of cardiovascular disease. The search was limited to English-language articles involving human subjects. Studies had to have been conducted within the context of primary care, and interventions had to have been carried out by primary care providers, such as family physicians or practice nurses. Studies had to have had a control group who were managed with usual care. Outcomes of interest were cardiovascular risk scores, blood pressure, lipid levels, weight or body mass index, and morbidity and mortality. SYNTHESIS: Seven RCTs were included in the review. Only 4 studies showed any significant positive effect on the outcomes of interest, and only 2 of these showed consistent effects across several outcomes. The main effects were on blood pressure and lipid levels, but the size of these effects, while statistically significant, was small. There was no obvious benefit to one provider doing the intervention over another (eg, physician vs nurse), nor of the focus of the intervention (eg, on diet vs on exercise). CONCLUSION: Lifestyle counseling interventions delivered by primary care providers in primary care settings to patients at low risk (primary prevention) appeared to be of marginal benefit. Resources and time in primary care might be better spent on patients at higher risk of cardiovascular disease, such as those with existing heart disease or diabetes.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,070 | 0,115 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,057 | 0,009 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; les deux têtes enseignantes 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 ».