Implementation of a comprehensive intervention for patients at high risk of cardiovascular disease in rural China: A pragmatic cluster randomized controlled trial
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: This study aims to assess whether a standard intervention package of cardiovascular disease (CVD) care was being delivered effectively, and if it was associated with improved lifestyle and biomedical indicators. METHODS: In rural China, we implemented a pragmatic cluster randomized controlled trial for 12 months, randomized at the township hospital level, and compared with usual care. Intervention case management guideline, training and performance monitoring meeting and patient support activities were designed to fit within the job description of family doctors in the township hospitals and comprised: 1) prescription of a standardised package of medicines targeted at those with hypertension or diabetes; 2) advice about specific lifestyle interventions; and 3) advice about medication adherence. Participants were 50-74 years old, had hypertension and CVD risk scores >20% or diabetes, but were excluded if a history of severe CVD events. We also randomly selected 100 participants from six selected clusters per arm as a panel to collect intermediate biomedical indicators over time. RESULTS: A total of 28,130 participants, in 33 intervention and 34 control township hospitals, were recruited. Compared with the control arm, participants in the intervention arm had substantially improved prescribing rates of anti-hypertensives, statins and aspirin (P<0.001), and had higher medication taking rates of aspirin and statins (P<0.001). Mean systolic and diastolic blood pressures were similar across both arms (0.15 mmHg, P = 0.79, and 0.52 mmHg, P = 0.05, respectively). In the panel, (950) rates of smoking (OR = 0.23, P = 0.02) and salt intake (OR = 2.85, P = 0.03) were significantly reduced in the intervention versus control arms, but there were no statistically significant improvement over the 12 month follow-up period in biomedical indicators (P>0.05). CONCLUSION: Implementation of the package by family doctors was feasible and improved prescribing and some lifestyle changes. Additional measures such as reducing medication costs and patient education are required. TRIAL REGISTRATION: Current Controlled Trials ISRCTN58988083.
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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 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 | 0,000 |
| 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 ».