Using disease risk estimates to guide risk factor interventions: field test of a patient workbook for self‐assessing coronary risk
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To assess the feasibility and acceptability of a patient workbook for self-assessing coronary risk. DESIGN: Pilot study, with post-study physician and patient interviews. SETTING AND SUBJECTS: Twenty southern Ontario family doctors and 40 patients for whom they would have used the workbook under normal practice conditions. INTERVENTIONS: The study involved convening two sequential groups of family physicians: the first (n=10) attended focus group meetings to help develop the workbook (using algorithms from the Framingham Heart Study); the second (n=20) used the workbook in practice with 40 patients. Follow-up interviews were by interviewer-administered questionnaire. MAIN OUTCOMES MEASURES: Physicians' and patients' opinions of the workbook's format, content, helpfulness, feasibility, and potential for broad application, as well as patients' perceived 10-year risk of a coronary event measured before and after using the workbook. RESULTS: It took an average of 18 minutes of physician time to use the workbook: roughly 7 minutes to introduce it to patients, and about 11 minutes to discuss the results. Assessments of the workbook were generally favourable. Most patients were able to complete it on their own (78%), felt they had learned something (80%) and were willing to recommend it to someone else (98%). Similarly, 19 of 20 physicians found it helpful and would use it in practice with an average of 18% of their patients (range: 1-80%). The workbook helped to correct misperceptions patients had about their personal risk of a coronary event over the next 10 years (pre-workbook (mean (SD) %): 35.2 (16.9) vs. post-workbook: 17.3 (13.5), P < 0.0001; estimate according to algorithm: 10.6 (7.6)). CONCLUSIONS: Given a simple tool, patients can and will assess their own risk of CHD. Such tools could help inform otherwise healthy individuals that their risk is increased, allowing them to make more informed decisions about their behaviours and treatment.
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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 | 0,000 | 0,005 |
| 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 | 0,001 | 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 ».