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Enregistrement W4240041852 · doi:10.1017/s146342361100048x

SAPC Annual Conference 2011 Abstracts, 6-8 July 2011, University of Bristol, UK

2011· article· en· W4240041852 sur OpenAlexaffabout
Lisa Dolovich, Janusz Kaczorowski, Larry W. Chambers, Cheryl Levitt, William Hogg, Lehana Thabane, Karen Tu, Michael J. Paterson, Tina Karwalajtys, Tracy Gierman, Barbara Farrell, Elaine M. Hay, Jonathan R. Hill, Martyn Lewis, David G. T. Whitehurst, Kate M. Dunn, Elizabeth Mason, Kanchan Vohora, Kika Konstantinou, Gail Sowden, Simon Somerville, Chris J. Main, Bhautesh Jani, Stewart W Mercer, Graham Watt, Paul Little, Helen Cramer, Maggie Evans, Rachel Johnson, Katie Featherstone, Justin Zaman, Adam Timmis, Harry Hemingway, Gene Feder, James Hodgkinson, James P Sheppard, Carl Heneghan, Una Martin, Jonathan Mant, Nia Roberts, Richard J. McManus, Sally Kerry, Pippa Oakeshott, Hugh S. Markus, Geoffrey Cloud, Judith Ibison, Teck K Khong, Jenny Tulloch, Christopher E Clark, Rod S Taylor, John Campbell, Angela C. Shore

Notice bibliographique

RevuePrimary Health Care Research & Development · 2011
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueLegal case studies and regulations
Établissements canadiensMcMaster University
Organismes subventionnairesWolfson Research Institute for Health and Wellbeing, Durham UniversityDurham University
Mots-clésLibrary scienceAction (physics)Operations researchMedical educationMedicineComputer scienceEngineeringPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background Cardiovascular disease (CVD) is a major cause of death and disability.Effective population-based strategies to reduce CVD morbidity and mortality are needed.Objective To evaluate the effectiveness of a pharmacy-based Cardiovascular Health Awareness Program (CHAP) on cardiovascular disease morbidity. Design: Cluster randomized trial.Setting: Thirty-nine mid-sized communities in Ontario, Canada.Participants: Community-dwelling residents 65 years of age or older, family physicians, pharmacists, volunteers, community nurses and local lead organizations.Intervention: Residents 65 years of age or older were invited to attend volunteer-run cardiovascular risk assessment and education sessions held in community-based pharmacies over a 10-week period.Automated blood pressure readings and self-reported risk factor data were collected and shared with session participants and their family physicians and pharmacists.Main Outcome Measure: A composite of hospital admissions for acute myocardial infarction, stroke and congestive heart failure among all community residents aged 65 years and older. ResultsAll 20 intervention communities successfully implemented CHAP.A total of 1 265 3-hour long sessions were held in 90% (129/145) of pharmacies during the 10-week program.A total of 27 358 CVD assessments were performed on 15 889 unique participants with the assistance of 577 peer-volunteers.Adjusting for hospital admission rates in the year prior to intervention, CHAP was associated with a 9% relative reduction in our composite endpoint (rate ratio 0•91 [95% CI 0•86-0•97], p=0•002).There were statistically significant reductions favouring the intervention communities in hospital admissions for acute myocardial infarction (rate ratio 0•87 [95% CI 0•79 -0•97], p=0•008) and congestive heart failure (rate ratio 0•90 [95% CI 0•81 -0•99], p=0•029), but not for stroke (rate ratio 0•99 [95% CI 0•88 -1•12], p=0•89) (table 3).Conclusions A collaborative, multipronged community-based health promotion and prevention program targeted at older adults can reduce cardiovascular morbidity at the population level.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: Autre
Score de désaccord entre enseignants0,725
Score d'incertitude au seuil0,392

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0040,002
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,7250,393

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.

Tête enseignante Opus0,088
Tête enseignante GPT0,363
Écart entre enseignants0,275 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreAutre

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2011
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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