Evaluation and pilot implementation of essential interventions for the management of hypertension and prevention of cardiovascular diseases in primary health care in the Republic of Tajikistan
Notice bibliographique
Résumé
<ns4:p> <ns4:bold>Background:</ns4:bold> Non-communicable diseases (NCDs) are the leading cause of death worldwide and are a major burden in Tajikistan. The health system of Tajikistan is still shaped by the country's Soviet legacy and the pace of reform has been slow, with high patient out-of-pocket expenditure. The aim of this study is to determine the feasibility of implementing and evaluating essential interventions for the management of hypertension and prevention of cardiovascular disease in primary health care in Tajikistan. </ns4:p> <ns4:p> <ns4:bold>Methods and analysis:</ns4:bold> A pragmatic, sequential mixed methods explanatory design, composed of quantitative and qualitative strands will be used with greater weighting of the quantitative strand. A single geographic district was nominated by the Ministry of Health and chosen for implementation. All primary health care centres in the district that meet inclusion criteria will be included; half will be randomly assigned to the intervention arm and half to the control arm. The overall process is organized into seven steps: (1) refresh clinical decision-making tools including open source WHO PEN and HEARTS resources; (2) update training package for primary health care workers; (3) collection of baseline data; (4) training staff in intervention clinics; (5) implementation of protocols and implementation coaching; (6) collection of follow-up data after 12 months; (7) evaluation of results and sharing experience. </ns4:p> <ns4:p> <ns4:bold>Ethics and dissemination:</ns4:bold> Ethical review and approval have been obtained. Findings will be disseminated at the participant level, national level through a national conference of key stakeholders, and internationally through publication in an open-access peer review journal. </ns4:p>
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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 | 0,007 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| 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 ».