E-counseling as an emerging preventive strategy for hypertension
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE OF REVIEW: Lifestyle counseling that includes exercise training, diet modification, and medication adherence is critical to hypertension management. This article summarizes the efficacy of lifestyle counseling interventions in face-to-face, telehealth, and e-counseling settings. It also discusses the therapeutic potential of e-counseling as a preventive strategy for hypertension. RECENT FINDINGS: The recent proliferation of telehealth and e-counseling programs increases the reach of preventive counseling for patients with cardiovascular disorders. Blood pressure reduction following these interventions is comparable to face-to-face interventions. However, the effectiveness of e-counseling varies depending on the design features of the core protocol. An evidence-based guideline needs to be established that identifies e-counseling components which are independently associated with blood pressure reduction. As the Internet becomes more sophisticated, e-counseling is demonstrating a therapeutic advantage in comparison with other telehealth interventions. SUMMARY: Current evidence supports further development of preventive e-counseling programs for hypertension. A pressing challenge for investigators is to specify key evidence-based components of e-counseling that are essential to the core protocol. In order to achieve this goal, it will be necessary to ensure that e-counseling programs are also clinically organized, in order to guide patients through the process of initiating and sustaining therapeutic behavior change.
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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 | 0,001 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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 | 0,001 |
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 ».