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Enregistrement W2600785617

Implementing Telehealth Technology for South Asian Seniors with Cardiovascular Disease

2015· article· en· W2600785617 sur OpenAlexaffabout
Safia A. Nazarali

Notice bibliographique

RevueGlobal Health: Annual Review · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueChronic Disease Management Strategies
Établissements canadiensMcMaster University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineImmigrationEthnic groupDiseasePopulationGerontologyIncentiveEnvironmental healthHealth careDemographyEconomic growthGeographyPolitical science
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The growing burden of chronic disease, including CVD, is escalating both health care spending and morbidity and mortality rates. 1 CVD is the leading cause of morbidity and mortality for men and women, causing 34% of all deaths in Canada. 2 By causing premature death, CVD has a significant impact on the quality of life of those afflicted by the disease, while resulting in negative economic and social consequences, particularly in SA seniors. 3 The risk and burden of heart disease in SA immigrants living in western societies is higher than in non-immigrants. 3 This is a concerning trend considering that SA immigrants are the fastest growing group of Canadian ethnic immigrants. 4 Given the demographic shift in Canada’s immigrant population, HCPs must respond to the increased prevalence of CVD in Canadian SA seniors in order to effectively meet the health care needs of this population. Historically, CVD prevention programs in Canada have focused on non-immigrants, with little research on ethnic differences in cardiovascular health and ethnically tailored prevention strategies. 3, 5 As a result, the primary role of HCPs working with SA seniors is to increase the senior’s awareness of CVD and associated risk factors in hopes that this may provide the incentive to make healthy lifestyle changes. 6 HCPs who assume active roles in reducing the risk of CVD in vulnerable populations can positively influence overall morbidity and mortality rates. 7 CVD is growing out of proportion in the SA seniors’ population due to a lack of knowledge and awareness in self-care management strategies, resulting in poor lifestyle choices. This results in a significant increase in modifiable risk factors, such as blood pressure and cholesterol. In order to better manage their disease and prevent rapid deterioration of their health, the SA senior population requires prompt, quality health information. The current health care delivery model is inefficient as seniors struggle with barriers such as accessibility and timely interventions.  Hence, telehealth is a technology solution to reduce the risk of CVD among the seniors. It is the delivery of health care services to clients, such as the frail senior with mobility concerns, in the privacy of their home, to maintain or restore their health, improve their independence, and reduce disability or exacerbation of illness.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,006
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,027
Score d'incertitude au seuil0,066

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0020,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,003
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0200,002

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.

Tête enseignante Opus0,042
Tête enseignante GPT0,387
Écart entre enseignants0,345 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

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

En bref

Citations0
Publié2015
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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