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Enregistrement W1964003588 · doi:10.1136/ebn.7.3.81

Coaching by non-drug prescribing health professionals reduced total cholesterol concentrations in coronary heart disease

2004· letter· en· W1964003588 sur OpenAlexaff
Joan Tranmer

Notice bibliographique

RevueEvidence-Based Nursing · 2004
Typeletter
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCardiac Health and Mental Health
Établissements canadiensQueen's UniversityKingston General Hospital
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineCoronary artery diseaseMyocardial infarctionInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Vale MJ, Jelinek MV, Best JD, et al . Coaching patients On Achieving Cardiovascular Health (COACH): a multicenter randomized trial in patients with coronary heart disease. Arch Intern Med 2003;163:2775–83.[OpenUrl][1][CrossRef][2][PubMed][3][Web of Science][4] Q In patients with coronary heart disease (CHD), does a 6 month programme of coaching by non-drug prescribing nurses and dietitians reduce total cholesterol (TC) concentrations? ### ![Graphic][5]</img>Design: randomised controlled trial (Coaching patients On Achieving Cardiovascular Health [COACH]). ### ![Graphic][6]</img>Allocation: concealed. ### ![Graphic][7]</img>Blinding: blinded (outcome assessors). ### ![Graphic][8]</img>Follow up period: 6 months. ### ![Graphic][9]</img>Setting: cardiology departments of 6 university teaching hospitals in Melbourne, Australia. ### ![Graphic][10]</img>Patients: 792 patients (mean age 59 y, 77% men) who were admitted to hospital for coronary artery bypass graft surgery; percutaneous coronary intervention; acute myocardial infarction or unstable angina and discharged on medical therapy; or coronary angiography with planned … [1]: {openurl}?query=rft.jtitle%253DArchives%2Bof%2BInternal%2BMedicine%26rft.stitle%253DArch%2BIntern%2BMed%26rft.aulast%253DVale%26rft.auinit1%253DM.%2BJ.%26rft.volume%253D163%26rft.issue%253D22%26rft.spage%253D2775%26rft.epage%253D2783%26rft.atitle%253DCoaching%2Bpatients%2BOn%2BAchieving%2BCardiovascular%2BHealth%2B%2528COACH%2529%253A%2BA%2BMulticenter%2BRandomized%2BTrial%2Bin%2BPatients%2BWith%2BCoronary%2BHeart%2BDisease%26rft_id%253Dinfo%253Adoi%252F10.1001%252Farchinte.163.22.2775%26rft_id%253Dinfo%253Apmid%252F14662633%26rft.genre%253Darticle%26rft_val_fmt%253Dinfo%253Aofi%252Ffmt%253Akev%253Amtx%253Ajournal%26ctx_ver%253DZ39.88-2004%26url_ver%253DZ39.88-2004%26url_ctx_fmt%253Dinfo%253Aofi%252Ffmt%253Akev%253Amtx%253Actx [2]: /lookup/external-ref?access_num=10.1001/archinte.163.22.2775&link_type=DOI [3]: /lookup/external-ref?access_num=14662633&link_type=MED&atom=%2Febnurs%2F7%2F3%2F81.atom [4]: /lookup/external-ref?access_num=000187007700015&link_type=ISI [5]: /embed/inline-graphic-1.gif [6]: /embed/inline-graphic-2.gif [7]: /embed/inline-graphic-3.gif [8]: /embed/inline-graphic-4.gif [9]: /embed/inline-graphic-5.gif [10]: /embed/inline-graphic-6.gif

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)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Intégrité de la recherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Commentaire · Signal consensuel: Commentaire
Score de désaccord entre enseignants0,930
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,004
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 Opus0,042
Tête enseignante GPT0,374
Écart entre enseignants0,332 · 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.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreCommentaire

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

En bref

Citations2
Publié2004
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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