Implementing Package of Essential Non-communicable Disease Interventions in the Republic of Moldova—a feasibility study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The aim of this study is to determine the feasibility of implementing and evaluating the World Health Organization Package of Essential Non-communicable Disease Interventions (WHO PEN) approach in primary healthcare in the Republic of Moldova. METHODS: According to our published a priori methods, 20 primary care clinics were randomized to 10 intervention and 10 control clinics. The intervention consisted of implementation of adapted WHO PEN guidelines and structured training for health workers; the control clinics continued with usual care. Data were gathered from paper-based patient records in July 2017 and August 2018 resulting in a total of 1174 and 995 patients in intervention and control clinics at baseline and 1329 and 1256 at follow-up. Pre-defined indicators describing assessment of risk factors and total cardiovascular risk, prescribing medications and treatment outcomes were calculated. Differences between baseline and follow-up as well as between intervention and control clinics were calculated using logistic and linear regression models and by assessing interaction effects. RESULTS: Improvements were seen in recording smoking status, activity to measure HbA1c among diabetes patients and achieving control in hypertension treatment. Improvement was also seen in identification of patients with hypertension or diabetes. Less improvement or even deterioration was seen in assessing total risk or prescribing statins for high-risk patients. CONCLUSIONS: It is feasible to evaluate the quality and management of patients with non-communicable diseases in low-resource settings from routine data. Modest improvements in risk factor identification and management can be achieved in a relatively short period of time.
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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 | 0,045 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».