[Health promotion and primary prevention strategies to fight chronic disease: a systematic review].
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To analyze health promotion and primary prevention strategies in the global fight against chronic noncommunicable diseases (NCDs) and to reflect on the challenges of overcoming these diseases. METHODS: In this systematic literature review, studies were analyzed on health programs identified by the Brazilian Health Ministry as the main global community intervention initiatives: the North Karelia Project, in Finland; the Stanford Three-Community Study, Stanford Five-City Project, Minnesota Heart Health and Pawtucket Heart Health Program, in the United States; the CINDI project, in Europe and Canada; CARMEN in South America; Mirame, in Chile; and Tianjin, in China. The LILACS, Medline, and SciELO databases were searched, as well as the Brazilian Health Ministry, Pan American Health Organization, and World Health Organization websites. Only original articles analyzing primary data were included. The outcomes evaluated in the studies were cholesterol, blood pressure, obesity, physical activity level, tobacco use, dietary habits, and other risk factors for NCDs. RESULTS: Seventeen studies were selected. The North Karelia Project, Three Community Study, and Five-City Multifactor Risk Reduction Project contributed to decrease tobacco use, cholesterol levels, and blood pressure levels. The Minnesota Heart Health Program and the Pawtucket Heart Health Program had moderate success in reducing the risk factors for NCD. The CINDI and CARMEN programs demonstrated the importance of integrated actions for decreasing the main risk factors. The Mirame project, which focused on educational interventions for school children, reached 30,000 students in 2001 without requiring a large financial investment. The Tianjin project was able to reduce salt intake, prevalence of arterial hypertension, and obesity by restructuring primary health care services. CONCLUSIONS: These successful experiences in community health improvement may serve as models for the implementation of more effective health policies, aiming at the development of actions that integrate health promotion and primary prevention of the main risk factors for NCDs.
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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 | 0,011 | 0,043 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,008 | 0,007 |
| Bibliométrie | 0,014 | 0,015 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 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 ».