REVIEW OF CARDIOVASCULAR DISEASE PRIMARY PREVENTION INTERVENTIONS IN LOW- AND MIDDLE-INCOME COUNTRIES
Notice bibliographique
Résumé
Background The burden of cardiovascular diseases (CVD) in low- and middle-income countries (LMIC) has increased greatly. Primary prevention of CVD has been shown to work in developed countries, and is urgently needed in LMIC. Objective This literature review aims to evaluate the effectiveness of primary prevention strategies for CVD in LMIC. Methods Studies were obtained via a detailed search using Ovid MEDLINE©, EMBASE and Global Health databases, published in English between 1946 and 2013. Included studies were primary research articles aimed at the primary prevention of CVD in LMIC participants over age 15 years. We included studies of interventions targeted to the general population or to groups with specific levels of risk for CVD. Results Of 1002 studies that were identified through the initial search, 12 studies met the inclusion criteria. The interventions at the general population level mainly consisted of health promotion and education through media, as well as policy implementation and community outreach. The risk-group focused interventions used pharmaceutical treatment of cardiovascular risk factors or CVD education and lifestyle counselling as preventive measures. All but two studies showed significant improvement in at least one cardiovascular risk factor. Primary prevention strategies used in high-risk groups showed greater benefits in reducing physiological cardiovascular risk factors when compared to population-based interventions. Conclusion Primary prevention interventions have been shown to be effective at lowering cardiovascular risk factors in LMIC. In general, the included studies indicate that health promotion and education are the most successful prevention strategies. However, due to heterogeneity between the included studies (e.g. different populations or treatment modalities), no valid conclusions on the comparative effectiveness of specific study interventions can be made.
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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 | 0,035 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 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 ».