Worksite-based cardiovascular risk screening and management: a feasibility study
Notice bibliographique
Résumé
Background: Established cardiovascular risk factors are highly prevalent and contribute substantially to cardiovascular morbidity and mortality because they remain uncontrolled in many Canadians. Worksite-based cardiovascular risk factor screening and management represent a largely untapped strategy for optimizing risk factor control. Methods: In a 2-phase collaborative demonstration project between Alberta Health Services (AHS) and the Alberta Newsprint Company (ANC), ANC employees were offered cardiovascular risk factor screening and management. Screening was performed at the worksite by AHS nurses, who collected baseline history, performed automated blood pressure measurement and point-of-care testing for lipids and A1c, and calculated 10-year Framingham risk. Employees with a Framingham risk score of ≥10% and uncontrolled blood pressure, dyslipidemia, or smoking were offered 6 months of pharmacist case management to optimize their risk factor control. Results: In total, 87 of 190 (46%) employees volunteered to undergo cardiovascular risk factor screening. Mean age was 44.5±11.9 years, 73 (83.9%) were male, 14 (16.1%) had hypertension, 4 (4.6%) had diabetes, 12 (13.8%) were current smokers, and 9 (10%) had dyslipidemia. Of 36 employees with an estimated Framingham risk score of ≥10%, 21 (58%) agreed to receive case management and 15 (42%) attended baseline and 6-month follow-up case management visits. Statistically significant reductions in left arm systolic blood pressure (−8.0±12.4 mmHg; p =0.03) and triglyceride levels (−0.8±1.4 mmol/L; p =0.04) occurred following case management. Conclusion: These findings demonstrate the feasibility and usefulness of collaborative, worksite-based cardiovascular risk factor screening and management. Expansion of this type of partnership in a cost-effective manner is warranted. Keywords: blood pressure, dyslipidemia, smoking, pharmacist, worksite
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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 | 0,006 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».