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 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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».