[Web-based interventions targeting cardiovascular risk factors in older people; a systematic review and meta-analysis].
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To evaluate whether web-based interventions for cardiovascular risk factor management reduce the risk of cardiovascular disease in older people. DESIGN: Systematic review and meta-analysis. METHOD: Embase, Medline, Cochrane Library and CINAHL were systematically searched from January 1995 to 3 November 2014. We included all randomised controlled trials for web-based interventions targeting cardiovascular risk factors in populations with a mean age of 50 and older. The outcome measures were cardiovascular risk factors (blood pressure, HbA1c, LDL cholesterol, weight, smoking status and physical activity) and the incidence of cardiovascular disease. We used random-effects models to pool the results of the studies. RESULTS: A total of 57 studies (19,862 participants) fulfilled eligibility criteria, and 47 of these were suitable for meta-analysis. We found a significant reduction in systolic blood pressure (-2.66 mmHg, 95% CI -3.81 to -1.52), diastolic blood pressure (-1.26 mmHg, 95% CI -1.92 to -0.60), HbA1c level (-0.13%, 95% CI -0.22 to -0.05), LDL cholesterol level (-0.06 mmol/l, 95% CI -0.10 to -0.01), weight (-1.34 kg, 95% CI -1.91 to -0.77), and an increase in physical activity (standardized mean difference 0.25, 95% CI 0.10-0.39) in the intervention group when compared with the control group. Treatment effects were more pronounced in studies of short duration (< 12 months) and when combining the web-based intervention with human support by a health care professional. No difference in the incidence of cardiovascular disease was found between groups. CONCLUSION: Web-based interventions have a beneficial effect on the cardiovascular risk profile, but this effect is modest and declines with time. Currently, there is insufficient evidence that this can prevent cardiovascular disease. A focus on long-term effects, effect-sustainability and clinical endpoints is recommended for future studies.
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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 | 0,021 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,016 | 0,030 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».