Implementing essential interventions for cardiovascular disease risk management in primary healthcare: lessons from Eastern Europe and Central Asia
Notice bibliographique
Résumé
Globally, non-communicable diseases (NCDs) are the leading cause of morbidity and mortality, including in the WHO European region. Within this region, the Member States with the greatest cardiovascular disease (CVD) burden are also some of the lowest resourced. As the need for technical support for the implementation of essential CVD/NCD interventions in primary healthcare (PHC) in these regions grew urgent, the WHO Regional Office for Europe has been directly supporting national governments in the development, assessment, scale-up and quality improvement of large scale PHC interventions for CVD. Herein, we synthesise the key learnings from providing technical support to national governments under the auspices of the WHO across the European region and share these learnings as a resource for public health professionals to consider when increasing coverage of quality essential health services. Based on our experience providing technical support to a diversity of Member States in the European Region (eg, Tajikistan, Republic of Moldova, Ukraine and Uzbekistan), we have identified six key lessons: prioritising NCDs for public health intervention, identifying and mapping existing resources, engaging key stakeholders, tailoring interventions to the local health system, generating local evidence and ensuring quality improvement while mainstreaming. Common challenges across all phases of implementation include multiple and inconsistent international toolkits and guidance, lack of national capacity for evidence-based healthcare, limited access to essential medicines and technologies, inconsistent national guidelines and limited experience in evaluation methodology, clinical epidemiology and guideline implementation. We map the lessons to the Consolidated Framework for Implementation Research and highlight key learnings and challenges specific to the region. Member States in the region are at various stages of implementation; however, several are currently conducting pragmatic clinical trials to generate local evidence for health policy. As this work expands, greater engagement with peer-to-peer sharing of contextual wisdom, sharing of resources, publishing methodology and results and development of region-specific resources is planned.
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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 | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».