A Novel Approach to Cardiovascular Health By Optimizing Risk Management (ANCHOR): Behavioural Modification in Primary Care Effectively Reduces Global Risk
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
BACKGROUND: Primary care is well positioned to facilitate cardiovascular risk improvement and reduce future cardiovascular disease (CVD) burden. METHODS: The efficacy of risk factor screening, behavioural counselling, and pharmacological treatment to lower CVD risk was assessed via a prospective pre- and postintervention health risk assessment, individualized intervention with behaviour modification, risk factor treatment, and linkage to community programs, with 1-year follow-up and final health risk assessment. Primary outcome was the proportion of subjects with moderate and high baseline Framingham Risk Score (FRS) reducing their risk by 10% and 25%, respectively; the secondary end point was the proportion dropping ≥ 1 risk category. RESULTS: Patients were enrolled (N = 1509) from March 2006 through October 2008 and 72% completed the study. This analysis focuses on 563 subjects with moderate or high baseline FRS, and excluded 325 low-risk patients and 205 with established CVD or diabetes mellitus. Median age was 56 years, 57.7% were female. The primary outcome was achieved in 31.8% (N = 112; 95% confidence interval [CI], 26.9%-36.6%) of moderate risk FRS participants and 47.9% (N = 101; 95% CI, 41.2%-54.6%) of high-risk participants. The secondary outcome was achieved by 37.2% (N = 210; 95% CI, 33.2%-41.2%). Prevalence of metabolic syndrome fell from 79.2% (N = 446; 95% CI, 75.9%-82.6%) at entry to 52.8% (N = 303; 95% CI, 48.7%-56.9%) at study end. Significant improvements in all modifiable risk factors occurred through lifestyle modification. CONCLUSIONS: Global cardiovascular risk can be effectively decreased via lifestyle changes informed by readiness to change assessment and individualized counselling targeting specific behaviours. TRIAL REGISTRATION: ClinicalTrials.gov number NCT01620996.
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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 | 0,003 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| 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