Resource Effective Strategies to Prevent and Treat Cardiovascular Disease
Notice bibliographique
Résumé
Cardiovascular disease (CVD) is the leading cause of global deaths, with the majority occurring in low- and middle-income countries. The primary and secondary prevention of CVD is suboptimal throughout the world, but the evidence-practice gaps are much more pronounced in low- and middle-income countries. Barriers at the patient, healthcare provider, and health system level prevent the implementation of optimal primary and secondary prevention. Identification of the particular barriers that exist in resource-constrained settings is necessary to inform effective strategies to reduce the identified evidence-practice gaps. Furthermore, targeting modifiable factors that contribute most significantly to the global burden of CVD, including tobacco use, hypertension, and secondary prevention for CVD, will lead to the biggest gains in mortality reduction. We review a select number of novel, resource-efficient strategies to reduce premature mortality from CVD, including (1) effective measures for tobacco control, (2) implementation of simplified screening and management algorithms for those with or at risk of CVD, (3) increasing the availability and affordability of simplified and cost-effective treatment regimens including combination CVD preventive drug therapy, and (4) simplified delivery of healthcare through task-sharing (nonphysician health workers) and optimizing self-management (treatment supporters). Developing and deploying systems of care that address barriers related to the above will lead to substantial reductions in CVD and related mortality.
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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 | 0,002 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 0,002 |
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 ».