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Enregistrement W2342645455 · doi:10.1503/cmaj.151201

Impact of the National Health Service Health Check on cardiovascular disease risk: a difference-in-differences matching analysis

2016· article· en· W2342645455 sur OpenAlexvenueno aff
Kiara Chang, John Tayu Lee, Eszter P. Vamos, Michael Soljak, Desmond G. Johnston, Kamlesh Khunti, Azeem Majeed, Christopher Millett

Notice bibliographique

RevueCanadian Medical Association Journal · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueHealth Promotion and Cardiovascular Prevention
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNIHR Imperial Biomedical Research CentreImperial College LondonNational Institute for Health and Care Research
Mots-clésMedicineBlood pressureConfidence intervalBody mass indexPopulationDiseaseInternal medicinePhysical therapyEnvironmental health

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: The National Health Service Health Check program in England is the largest cardiovascular risk assessment and management program in the world. We assessed the effect of this program on modelled risk of cardiovascular disease, individual risk factors for cardiovascular disease, prescribing of relevant medications and diagnosis of vascular disease. METHODS: We obtained retrospective electronic medical records for a randomly selected sample of 138 788 patients aged 40-74 years registered with 462 English general practices participating in the Clinical Practice Research Datalink between 2009 and 2013. We used a quasi-experimental design of difference-indifferences matching analysis to compare changes in outcomes between Health Check attendees and nonattendees, with a median follow-up time of 2 years. RESULTS: Overall, 21.4% of the eligible population attended a Health Check. After matching (n = 29 672 in each group), attendees had a significant absolute reduction in modelled risk for cardiovascular disease (-0.21%, 95% confidence interval [CI] -0.24% to -0.19%) and individual risk factors: systolic blood pressure (-2.51 mm Hg, 95% CI -2.77 to -2.25 mm Hg), diastolic blood pressure (-1.46 mm Hg, 95% CI -1.62 to -1.29 mm Hg), body mass index (-0.27, 95% CI -0.34 to -0.20) and total cholesterol (-0.15 mmol/L, 95% CI -0.18 to -0.13 mmol/L). Statins were prescribed for 39.9% of attendees who were at high risk for cardiovascular disease. The program resulted in significantly more diagnoses of selected vascular diseases among attendees, with the largest increases for hypertension (2.99%) and type 2 diabetes mellitus (1.31%). INTERPRETATION: The National Health Service Health Check program had statistically significant but clinically modest impacts on modelled risk for cardiovascular disease and individual risk factors, although diagnosis of vascular disease increased. Overall program performance was substantially below national and international targets, which highlights the need for careful planning, monitoring and evaluation of similar initiatives internationally.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,061
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,079
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,061
Score d'incertitude au seuil0,322

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0610,079
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,011
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,002
Science ouverte0,0030,003
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0080,000

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 Opus0,022
Tête enseignante GPT0,316
Écart entre enseignants0,294 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations70
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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