Addressing the Common Pathway Underlying Hypertension and Diabetes in People Who Are Obese by Maximizing Health: The Ultimate Knowledge Translation Gap
Notice bibliographique
Résumé
In accordance with the WHO definition of health, this article examines the alarming discord between the epidemiology of hypertension, type 2 diabetes mellitus (T2DM), and obesity and the low profile of noninvasive (nondrug) compared with invasive (drug) interventions with respect to their prevention, reversal and management. Herein lies the ultimate knowledge translation gap and challenge in 21st century health care. Although lifestyle modification has long appeared in guidelines for medically managing these conditions, this evidence-based strategy is seldom implemented as rigorously as drug prescription. Biomedicine focuses largely on reducing signs and symptoms; the effects of the problem rather than the problem. This article highlights the evidence-based rationale supporting prioritizing the underlying causes and contributing factors for hypertension and T2DM, and, in turn, obesity. We argue that a primary focus on maximizing health could eliminate all three conditions, at best, or, at worst, minimize their severity, complications, and medication needs. To enable such knowledge translation and maximizing health outcome, the health care community needs to practice as an integrated team, and address barriers to effecting maximal health in all patients. Addressing the ultimate knowledge translation gap, by aligning the health care paradigm to 21st century needs, would constitute a major advance.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
| 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; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».