Translating Heart Health Knowledge into Action: A Vascular and Risk Reduction Program for Women Aged 35 to 65 Years.
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Globally, about 8.6 million women die each year due to cardiovascular disease with cerebral vascular disease being the third leading cause of death in women. The province of New-foundland and Labrador has one of the highest rates of vascular disease in comparison to the rest of Canada. Women in New-foundland and Labrador have higher rates of vascular disease than their female cohorts across Canada. A vascular risk reduction programfor women aged 35 to 65 years was developed and implemented in a rural and an urban setting. PURPOSE: An evaluation of the program was conducted to assess the impact of the program on participants' satisfaction and to assess how women were able to apply acquired knowledge into their everyday lives to improve their vascular health. PROCEDURE: A thematic analysis of qualitative data collected during tvo focus groups (N=19) was completed. FINDINGS: Three core themes were identified that captured the experiences of the women who participated in the program including Solidifying One's Risk, Translating Knowledge into Action, and Making a Change. IMPLICATIONS: Implementation of community-based vascular education programs must consider the context in which the program is delivered, the population's unique needs, and existing resources if they are to be successful in sustaining healthy lifestyle behaviours known to decrease one's riskfor vascular disease.
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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 | 0,002 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 ».