Relieving the Burden of Cardiovascular Disease in Canada Using Current Therapies: A Literature Review
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: Cardiovascular disease (CVD) is a leading cause of mortality and morbidity in Canada. In 2016 alone, 91,524 Canadians died of cardiac conditions, strokes, or other vascular cognitive impairments. As a major contributor to reduced quality of life, CVDs are characterized by their effect on the heart or blood vessels and consist of many diseases, including ischemic heart disease, stroke, and heart failure. The established Canadian burden of CVD demands a need for more effective management and reduction of CVD prevalence. This review investigates the current, evidence-based therapies used to combat CVD in patients across Canada. Methods: A literature search was conducted in PubMed using MeSH terms and keywords such as “cardiovascular disease”, “therapy”, “Canada”, and “adult”. Clinical trials and independent studies in English that were published in the last two decades and investigated current therapies for alleviating symptoms or slowing CVD progression were selected and reviewed. Results: Various therapies are used to prevent, manage, or treat CVD, and are often individually reported in literature. However, these therapeutic interventions can be classified into distinct groups such as medication, rehabilitation, lifestyle changes, and surgical devices. Some CVD therapies have been proven to be more effective than others and it is important to apply the findings of these studies to make evidence-based treatment and management decisions. By synthesizing findings about common CVD therapies, a limitation of current literature can be addressed. Discussion: The revision and appraisal of CVD therapies will allow for a more accurate assessment of their clinical applicability, and hence the identification of optimal treatment strategies. Doing so will also improve the feasibility of achieving shared and informed decision-making in a patient-centered care framework. Ultimately, this review can facilitate discussion around cardiovascular health, and provide a comprehensive approach for developing evidence-based health policies targeted towards the global management of CVD. Conclusion: There is a need for evidence-based implementation of therapies to effectively address the burden of CVD. Lack of evidence or knowledge translation will have significant consequences on patient health outcomes. Future research should address other variables such as culture, gender, age, and geography, to expand generalizability.
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 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 | 0,004 | 0,016 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,019 | 0,028 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 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 ».