State of the Science in Women's Cardiovascular Disease: A Canadian Perspective on the Influence of Sex and Gender
Notice bibliographique
Résumé
Cardiovascular disease (CVD) is the leading cause of premature death for women in Canada. Although it has long been recognized that estrogen impacts vascular responses in women, there is emerging evidence that physiologic and pathophysiologic cardiovascular responses are uniquely affected across the spectrum of a woman's life. Despite a global understanding that manifestations and outcomes of CVD are known to differ between men and women, uptake of the recognition of sex and gender influences on the clinical care of women has been slow or absent.\n\nTo highlight the need for better research, diagnosis, treatment, awareness, and support of women with CVD in Canada, the Canadian Women's Heart Health Alliance (CWHHA), supported by the University of Ottawa Heart Institute, and in collaboration with the Heart and Stroke Foundation of Canada (HSFC), undertook a comprehensive review of the evidence on sex‐ and gender‐specific differences in comorbidities, risk factors, disease awareness, presentation, diagnosis, and treatment across the entire spectrum of CVD. The intent of this review was not to directly compare women and men on epidemiological and outcome measures of CVD, but to synthesize the state of the evidence for CVD in women and identify significant knowledge gaps that hinder the transformation to clinical practice and care that is truly tailored for women, a significant health challenge that has only been recognized in Canada relatively recently. This review highlights the scarcity of Canadian data on CVD in women as part of the ongoing struggle to increase awareness of and improve outcomes for women with CVD. Because of a paucity of published Canada‐specific evidence, the purpose of this review is to provide an infrastructure to summarize world‐wide published evidence, including knowledge gaps that must be understood to then make effective recommendations to alleviate the glaring “unders” of CVD for women in Canada: under‐aware, under‐diagnosed and under‐treated, under‐researched, and under‐support.
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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 | 0,011 | 0,020 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,011 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,005 |
| Communication savante | 0,006 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 0,001 |
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 ».