My Hypertension Education and Reaching Target (MyHEART): Development and Dissemination of a Patient-Centered Website for Young Adults with Hypertension
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Young adults (18 to 39 years old) with hypertension have the lowest rates of blood pressure control (defined as blood pressure less than 140/90 mmHg) compared to other adult age groups. Approximately 1 in 15 young adults have high blood pressure, increasing their risk of future heart attack, stroke, congestive heart failure, and/or chronic kidney disease. Many young adults reported having few resources to address their needs for health education on managing cardiovascular risk. OBJECTIVE: The goal of our study was to develop and disseminate a website with evidence-based, clinical information and health behavior resources tailored to young adults with hypertension. METHODS: In collaboration with young adults, health systems, and community stakeholders, the My Hypertension Education and Reaching Target (MyHEART) website was created. A toolkit was also developed for clinicians and healthcare systems to disseminate the website within their organizations. The dissemination plan was guided by the Dissemination Planning Tool of the Agency for Healthcare Research and Quality (AHRQ). RESULTS: Google Analytics data were acquired for January 1, 2017 to June 29, 2017. The MyHEART website received 1090 visits with 2130 page views; 18.99% (207/1090) were returning visitors. The majority (55.96%, 610/1090) approached the website through organic searches, 34.95% (381/1090) accessed the MyHEART website directly, and 5.96% (65/1090) approached through referrals from other sites. There was a spike in site visits around times of increased efforts to disseminate the website. CONCLUSIONS: The successfully implemented MyHEART website and toolkit reflect collaborative input from community and healthcare stakeholders to provide evidence-based, portable hypertension education to a hard-to-reach population. The MyHEART website and toolkit can support healthcare providers' education and counseling with young adults and organizations' hypertension population health goals.
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 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 | 0,009 | 0,018 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,012 | 0,003 |
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 ».