An evaluation of CardioPrevent
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE OF REVIEW: Cardiovascular diseases (CVDs) are the leading cause of mortality globally. Primary CVD prevention programs have the potential to improve risk factor profiles and, ultimately, the risk of developing CVD. The present study presents an evaluation of CardioPrevent, a global cardiovascular risk reduction program. RECENT FINDINGS: Of the 478 participants enrolled in the CardioPrevent program, 308 and 236 had complete 6-month and 12-month data, respectively at the time of evaluation. At 6 months, the average reduction in the Framingham risk score was -19.5% (median = -26.5%). Women experienced a greater reduction in risk than men (-23.1 vs. -11.4%, P = 0.013). Significant improvements were observed in body composition, blood pressure, low-density lipoproteins, triglycerides, total cholesterol-to-high-density lipoprotein ratio, HbA1c, perceived stress, anxiety, depression, quality of life, physical activity, sitting time, fruit and vegetable consumption, and medication adherence. Improvements seen at 6 months were maintained at 12 months. The majority (98%) of participants were very satisfied with the program and would recommend it to others. SUMMARY: Results of this evaluation identified that CardioPrevent is an effective CVD risk reduction program with high satisfaction rates. CardioPrevent is an effective, scalable program with the capacity to reduce CVD risk among primary care patients.
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 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 | 0,004 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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; 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 ».