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Enregistrement W4280620652 · doi:10.26633/rpsp.2022.56

Factores impulsores y métodos de puntuación para mejorar el control de la hipertensión en la práctica clínica de la atención primaria: recomendaciones del grupo de innovación de HEARTS en las Américas

2022· article· es· W4280620652 sur OpenAlexaff
Jeffrey Brettler, Gloria P Giraldo Arcila, Teresa Aumala, Allana Best, Norm R.C. Campbell, Shana Cyr, Ángelo Gamarra, Marc G. Jaffe, Mirna Jimenez De la Rosa, Javier Maldonado, Carolina Neira Ojeda, Modesta Haughton, Taraleen Malcolm, Vivian Pérez, Gonzalo Rodríguez, Andrés Rosende, Yamilé Valdés González, Peter W. Wood, Eric Zúñiga, Pedro Ordúñez

Notice bibliographique

RevueRevista Panamericana de Salud Pública · 2022
Typearticle
Languees
DomaineMedicine
ThématiqueBlood Pressure and Hypertension Studies
Établissements canadiensUniversity of AlbertaLibin Cardiovascular Institute of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHumanitiesPolitical scienceGynecologyMedicinePhilosophy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

<sec> <title>Antecedentes.</title> Las enfermedades cardiovasculares (ECV) son la principal causa de morbilidad y mortalidad en la Región de las Américas y la hipertensión es el factor de riesgo modificable asociado más importante. Sin embargo, las tasas de control de la hipertensión siguen siendo bajas y la mortalidad por ECV está estancada o en aumento después de décadas de reducción continua. En el 2016, la Organización Mundial de la Salud (OMS) presentó el paquete técnico HEARTS para mejorar el control de la hipertensión. La Organización Panamericana de la Salud (OPS) diseñó la iniciativa HEARTS en las Américas para mejorar el control del riesgo de ECV, que hace hincapié en el control de la hipertensión y que, hasta la fecha, se ha implementado en 21 países. </sec> <sec> <title>Métodos.</title> Para avanzar en la implementación, se creó un grupo interdisciplinario de profesionales de la salud con el objetivo de seleccionar los factores impulsores claves del control de la hipertensión basados en la evidencia y diseñar un método de puntuación integral para dar seguimiento a su implementación en los centros de atención de salud primaria (APS). El grupo estudió los sistemas de salud de alto desempeño que logran un control elevado de la hipertensión mediante programas de mejora de la calidad que se centran en medidas específicas con respecto a los procesos, con retroalimentación regular a los prestadores en los centros de salud. </sec> <sec> <title>Resultados.</title> Los ocho factores impulsores finales seleccionados se clasificaron en cinco dominios principales: 1) diagnóstico (exactitud de la medición de la presión arterial y evaluación del riesgo de ECV); 2) tratamiento (protocolo de tratamiento e intensificación del tratamiento estandarizados); 3) continuidad de la atención y seguimiento; 4) sistema de prestación del tratamiento (atención basada en un trabajo en equipo, reposición de la medicación) y 5) sistema para la evaluación del desempeño. Los factores impulsores y las recomendaciones se tradujeron en medidas con respecto a los procesos, lo que llevó a dos métodos de puntuación integrados e interconectados en el sistema de seguimiento y evaluación del programa HEARTS en las Américas. </sec> <sec> <title>Conclusiones.</title> El enfoque que se centra en estos factores impulsores clave de la hipertensión y los métodos de puntuación resultantes servirá de guía para el proceso de mejora de la calidad con objeto de alcanzar los objetivos de control a nivel poblacional en los centros de salud participantes de los países que implementan el programa HEARTS. </sec>

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,007
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Intégrité de la recherche
Catégories consensuellesMéta-épidémiologie (sens strict)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,512
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0070,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,001
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,015
Tête enseignante GPT0,320
Écart entre enseignants0,305 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations6
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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