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Enregistrement W1984400731 · doi:10.1186/1471-2458-13-160

Feasibility of community-based screening for cardiovascular disease risk in an ethnic community: the South Asian Cardiovascular Health Assessment and Management Program (SA-CHAMP)

2013· article· en· W1984400731 sur OpenAlexaffabout
Charlotte Jones, Alykhan Nanji, Shefina Mawani, Shahnaz Davachi, Leanne Ross, Ardene Robinson Vollman, Sandeep Aggarwal, Kathryn King‐Shier, Norman R.C. Campbell

Notice bibliographique

RevueBMC Public Health · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueHealth Promotion and Cardiovascular Prevention
Établissements canadiensAlberta Health ServicesLibin Cardiovascular Institute of AlbertaUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineBlood pressureBiostatisticsMcNemar's testReferralEthnic groupRisk factorPopulationEpidemiologyInternal medicineFamily medicineGerontologyPhysical therapyDemographyEnvironmental health

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: South Asian Canadians experience disproportionately high rates of cardiovascular disease (CVD). The goal of this qualitative study was to determine the feasibility of implementing a sustainable, culturally adapted, community-based CVD risk factor screening program for this population. METHODS: South Asians (≥ 45 years) in Calgary, Alberta underwent opportunistic cardiovascular risk factor screening by lay trained volunteers at local religious facilities. Those with elevated blood pressure (BP) or ≥ 1 risk factor underwent point of care cholesterol testing, 10-year CVD risk calculation, counseling, and referral to family physicians and local culturally tailored chronic disease management (CDM) programs. Participants were invited for re-screening and were surveyed about health system follow-up, satisfaction with the program and suggestions for improvement. Changes in risk factors from baseline were estimated using McNemar's test (proportions) and paired t-tests (continuous measures). RESULTS: Baseline assessment was completed for 238 participants (median age 64 years, 51% female). Mean TC, HDL and TC/HDL were 5.41 mmol/L, 1.12 mmol/L and 4.7, respectively. Mean systolic and diastolic blood pressures (mmHg) were 129 and 75 respectively. Blood pressure and TC/HDL ratios exceeded recommended targets in 36% and 58%, respectively, and 76% were at high risk for CVD. Ninety-nine participants (47% female) attended re-screening. 82% had accessed health care providers, 22% reported medication changes and 3.5% had attended the CDM programs. While BP remained unchanged, TC and TC/HDL decreased and HDL increased significantly (mean differences: -0.52 mmol/L, -1.04 and +0.07 mmol/L, respectively). Participants were very satisfied (80%) or satisfied (20%) with the project. Participants suggested screening sessions and CDM programs be more accessible by: delivering evening or weekends programs at more sites, providing transportation, offering multilingual programs/translation assistance, reducing screening wait times and increasing numbers of project staff. CONCLUSIONS: SA-CHAMP demonstrated the feasibility and value of implementing a lay volunteer-led, culturally adapted, sustainable community-based CVD risk factor screening program in South Asian places of worship in Calgary, Alberta, Canada. Subsequent screening and CDM programs were refined based on the learnings from this study. Further research is needed to determine physician and patient factors associated with uptake of and adherence to risk reduction strategies.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,212
Score d'incertitude au seuil0,421

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,205
Tête enseignante GPT0,424
Écart entre enseignants0,219 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations41
Publié2013
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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