Population-level interventions for coronary heart disease prevention: what have we learned since the North Karelia project?
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE OF REVIEW: The prevalence of coronary heart disease (CHD) risk factors in the population necessitates investment in the design and delivery of effective population-level interventions to prevent and enhance the management of CHD. This review examines the approaches that have been central to the design and delivery of previous, seminal population-level CHD prevention programs; it offers recommendations for the design and evaluation of the next generation of population-level CHD prevention trials. RECENT FINDINGS: Almost 50% of the decline in the rates of CHD mortality in the developed world can be attributed to population-level declines in CHD risk factors, including cholesterol, hypertension, and smoking. There is evidence that community-based CHD prevention interventions can have a positive impact on these risk factors within a distinct population. More recent community-based CHD trials have focused on discrete populations including the socioeconomically deprived, ethnic minorities, and rural communities. SUMMARY: There has been large variability in the success experienced by population-level CHD prevention trials. Best practices have emerged which may be used to inform the design of future trials. These include the need for multisectoral partnerships, coordination of multi-level interventions (programs and policy), and delivering a sufficient intervention dose to targeted populations.
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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 | 0,007 | 0,017 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,006 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,001 |
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 ».