Cardiovascular Risk Factors and Prevention: A Perspective From Developing Countries
Notice bibliographique
Résumé
By the beginning of the 21st century, cardiovascular disease (CVD) had become the leading cause of premature mortality and morbidity worldwide, with 80% originating from less developed lower-income countries in line with societal and economic developments. Extensive research on causes and risk factors have been carried out since the mid-20th century and have established individual factors such as smoking, hypertension, diabetes, and dyslipidemia as CVD risk factors, followed by others. Two recent major case-control studies have summarized the role of common major CVD risk factors in determining the risk of myocardial infarction (INTERHEART study) and stroke (INTERSTROKE study). They showed that 9 and 10 common risk factors accounted for > 90% of the risk of myocardial infarction and stroke, respectively, and established the focus in prevention of these common CVDs. The efficacy of lowering blood pressure, blood glucose, and lipid-lowering therapies has been shown to reduce subsequent morbidity and mortality. Leading international health organizations have published guidelines that are updated regularly to set the standards for providing guidance for implementation and management of risk factors. Interventions can also be costly and long-term adherence, essential to be effective in reducing risks, tends to decrease drastically with time. Dietary recommendations have been incorporated into national and professional guidelines for CVD prevention since the 1960s. On the basis of new research, some existing dietary recommendation might be outdated and should be reviewed, and revised, if necessary. A perspective of CVD prevention and treatment in developing countries is highlighted.
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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 | 0,003 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,006 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,008 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».