Conceptual framework for research and clinical practice concerning cardiovascular health-related behaviors
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To present a conceptual framework based on the PRECEDE model conceived to guide research and the clinical practice of nurses in the clinical follow-up of patients with cardiovascular diseases. METHOD: The conceptual bases as well as the study designs used in the framework are discussed. The contextualization of the proposed structure is presented in the clinical follow-up of hypertensive patients. Examples of the intervention planning steps according to the intervention mapping protocol are provided. RESULTS: This conceptual framework coherently and rationally guided the diagnostic steps related to excessive salt intake among hypertensive individuals, as well as the development and assessment of specific interventions designed to change this eating behavior. CONCLUSION: The use of this conceptual framework enables a greater understanding of health-related behaviors implied in the development and progression of cardiovascular risk factors and is useful in proposing nursing interventions with a greater chance of success. This model is a feasible strategy to improve the cardiovascular health of patients cared for by the Brazilian Unified Health System.
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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 | 0,093 | 0,065 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,031 |
| Communication savante | 0,011 | 0,012 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,006 | 0,007 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».