Women's Knowledge of Future Cardiovascular Risk Associated With Complications of Pregnancy: A Systematic Review
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Background: Several common pregnancy conditions significantly increase a woman's risk of future cardiovascular diseases (CVD). Patient education and interventions aimed at awareness and self-management of cardiovascular risk factors may help modify future cardiovascular risk. The aim of this systematic review was to examine education interventions for cardiovascular risk after pregnancy, clinical measures/scales, and knowledge outcomes in published qualitative and quantitative studies. Methods: Five databases were searched (from inception to June 2023). Studies including interventions and validated and nonvalidated measures of awareness/knowledge of future cardiovascular risk among women after complications of pregnancy were considered. Quality was rated using the Mixed Methods Appraisal Tool. Results were analyzed using the Synthesis Without Meta-analysis reporting guideline. Characteristics of interventions were reported using the Template for Intervention Description and Replication. Fifteen studies were included; 3 were randomized controlled trials. Results: In total, 1623 women had a recent or past diagnosis of hypertensive disorders of pregnancy, gestational diabetes mellitus, and/or premature birth. Of the 7 studies that used online surveys or questionnaires, 2 reported assessing psychometric properties of tools. Four studies used diverse educational interventions (pamphlets, information sheets, in-person group sessions, and an online platform with health coaching). Overall, women had a low level of knowledge about their future CVD risk. Interventions were effective in increasing this knowledge. Conclusions: In conclusion, women have a low level of knowledge of risk of CVD after pregnancy complications. To increase this level of knowledge and self-management, this population has a strong need for psychometrically validated tailored education interventions.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,016 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 découle