Population-level interventions for coronary heart disease prevention: what have we learned since the North Karelia project?
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
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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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,004 |
| 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 découle