MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2187743274 · doi:10.1186/s40985-015-0011-2

Screening for cardiovascular disease risk factors beginning in childhood

2015· review· en· W2187743274 sur OpenAlexaff
Clemens Bloetzer, Pascal Bovet, Joan-Carles Surı́s, Umberto Siméoni, Gilles Paradis, Arnaud Chioléro

Notice bibliographique

RevuePublic health reviews · 2015
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueObesity, Physical Activity, Diet
Établissements canadiensMcGill University Health CentreMcGill University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineDiseaseIntervention (counseling)Blood pressureRisk factorDiabetes mellitusIntensive care medicineEnvironmental healthPediatricsInternal medicinePsychiatryEndocrinology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Cardiovascular diseases (CVD) are the leading cause of death worldwide. Individual detection and intervention on CVD risk factors and behaviors throughout childhood and adolescence has been advocated as a strategy to reduce CVD risk in adulthood. The U.S. National Heart, Lung, and Blood Institute (NHLBI) has recently recommended universal screening of several risk factors in children and adolescents, at odds with several recommendations of the U.S. Services Task Force and of the U.K. National Screening committee. In the current review, we discuss the goals of screening for CVD risk factors (elevated blood pressure, abnormal blood lipids, diabetes) and behaviors (smoking) in children and appraise critically various screening recommendations. Our review suggests that there is no compelling evidence to recommend universal screening for elevated blood pressure, abnormal blood lipids, abnormal blood glucose, or smoking in children and adolescents. Targeted screening of these risk factors could be useful but specific screening strategies have to be evaluated. Research is needed to identify target populations, screening frequency, intervention, and follow-up. Meanwhile, efforts should rather focus on the primordial prevention of CVD risk factors and at maintaining a lifelong ideal cardiovascular health through environmental, policy, and educational approaches.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,010
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,965
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0100,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0100,005
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,254
Tête enseignante GPT0,417
Écart entre enseignants0,164 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations49
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revuePublic health reviewsMême sujetObesity, Physical Activity, DietTravaux en français237 207