WHO study on Prevention of REcurrences of Myocardial Infarction and StrokE (WHO-PREMISE).
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To determine the extent of secondary prevention of coronary heart disease (CHD) and cerebrovascular disease (CVD) in low- and middle-income countries. METHODS: A descriptive cross-sectional survey of a sample of 10 000 CHD (85.2%) and CVD (14.8%) patients (6252 men; 3748 women) was conducted over 6 months in geographically defined areas. The mean age was 59.2 years (standard deviation (SD), 10.8). Consecutive patients were recruited from a stratified random sample of primary, secondary and tertiary care facilities in defined areas in 10 countries (Brazil, Egypt, India, Indonesia, Islamic Republic of Iran, Pakistan, Russian Federation, Sri Lanka, Tunisia and Turkey). The main outcome measures were levels of lifestyle and physiological risk factors, and the use of drugs for secondary prevention of CHD and CVD. FINDINGS: Approximately 82%, 89% and 77% of patients were aware of the cardiovascular benefits of quitting smoking, a heart-healthy diet and regular physical activity, respectively. About half (52.5%) engaged in less than 30 minutes of physical activity per day, 35% did not follow a heart-healthy diet and 12.5 % were current tobacco users. Blood pressure had been measured in 93.8% (range 71-100%), blood cholesterol in 85.5% (range 29-97%) and blood sugar in 75.5% (range 65-99%) in the preceding 12 months. The proportions who had received medications among CHD and CVD patients were: aspirin, 81.2%, 70.6%; beta-blockers, 48.1%, 22.8%; angiotensin-converting enzyme inhibitor, 39.8%, 37.8%; statins, 29.8%, 14.1%, respectively. About one-fifth of patients with CHD had undergone revascularization. CONCLUSION: A significant proportion of patients did not receive appropriate medications. About 47% of patients had at least two or more modifiable risk factors (smoking, physical inactivity, hypertension, diabetes or hypercholesterolaemia). There are considerable missed opportunities for prevention of recurrences in those with established CVD in low- and middle-income countries.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| 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 | 0,000 | 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 ».