Improving the Prevention of Cardiovascular Disease in Primary Health Care: The Model for Prevention Study Protocol
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Cardiovascular disease (CVD) is the leading cause of death globally, and accounted for nearly 31% of all deaths in Australia in 2011. The primary health care sector is at the frontline for addressing CVD, however, an evidence-to-practice gap exists in CVD risk assessment and management. General practice plays a key role in CVD risk assessment and management, but this sector cannot provide ongoing lifestyle change support in isolation. Community-based lifestyle modification services and programs provided outside the general practice setting have a key role in supporting and sustaining health behavior change. Fostering linkages between the health sector and community-based lifestyle services, and creating sustainable systems that support these sectors is important. OBJECTIVE: The objective of the study Model for Prevention (MoFoP) is to take a case study approach to examine a CVD risk reduction intervention in primary health care, with the aim of identifying the key elements required for an effective and sustainable approach to coordinate CVD risk reduction across the health and community sectors. These elements will be used to consider a new systems-based model for the prevention of CVD that informs future practice. METHODS: The MoFoP study will use a mixed methods approach, comprising two complementary research elements: (1) a case study, and (2) a pre/post quasi-experimental design. The case study will consider the organizations and systems involved in a CVD risk reduction intervention as a single case. The pre/post experimental design will be used for HeartLink, the intervention being tested, where a single cohort of patients between 45 and 74 years of age (or between 35 and 74 years of age if Aboriginal or Torres Strait Islander) considered to be at high risk for a CVD event will be recruited through general practice, provided with enhanced usual care and additional health behavior change support. A range of quantitative and qualitative data will be collected. This will include individual health and well being data collected at baseline and again at 12 months for HeartLink participants, and systems related data collected over the period of the intervention to inform the case study. RESULTS: The intervention is currently underway, with results expected in late 2015. CONCLUSIONS: Gaining a better understanding of CVD prevention in primary health care requires a research approach that can capture and express its complexity. The MoFoP study aims to identify the key elements for effective CVD prevention across the health and community sectors, and to develop a model to better inform policy and practice in this key health priority area for Australia.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,056 | 0,043 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,004 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,006 | 0,005 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,007 | 0,003 |
| Communication savante | 0,004 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,006 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,006 | 0,011 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,080 | 0,015 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».