An integrated approach to preventing cardiovascular disease: community-based approaches, health system initiatives, and public health policy
Notice bibliographique
Résumé
Cardiovascular disease (CVD) is largely the product of interactions among modifiable risk factors that are common in developed nations and increasingly of concern in developing countries. Hypertension is an important precursor to the development of CVD, and although detection and treatment rates have improved in recent years in some jurisdictions, effective strategies and policies supporting a shift in distribution of risk factors at the population level remain paramount. Challenges in managing cardiovascular health more effectively include factors at the patient, provider, and system level. Strategies to reduce hypertension and CVD should be population based, incorporate multilevel, multicomponent, and socioenvironmental approaches, and integrate community resources with public health and clinical care. There is an urgent need to improve monitoring and management of risk factors through community-wide, primary care-linked initiatives, increase the evidence base for community-based prevention strategies, further develop and evaluate promising program components, and develop new approaches to support healthy lifestyle behaviors in diverse age, socioeconomic, and ethnocultural groups. Policy and system changes are critical to reduce risk in populations, including legislation and public education to reduce dietary sodium and trans-fatty acids, food pricing policies, and changes to health care delivery systems to explicitly support prevention and management of CVD.
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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 | 0,003 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| 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 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 ».