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Enregistrement W4387815690 · doi:10.1016/j.cjco.2023.10.012

Sex, Gender, and Women's Heart Health: How Women's Heart Programs Address the Knowledge Gap

2023· review· en· W4387815690 sur OpenAlexaffabout
Mahraz Parvand, Siavash Ghadiri, Emilie T. Théberge, Lisa Comber, Kerri‐Anne Mullen, Natasha Prodan Bhalla, Denise Johnson, Gayl McKinley, Tara Sedlak

Notice bibliographique

RevueCJC Open · 2023
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCardiovascular Issues in Pregnancy
Établissements canadiensB.C. Women's Hospital & Health CentreCanadian Heart Research CentreVancouver General HospitalOttawa Heart InstituteUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineMultidisciplinary approachCardiovascular healthHealth careGerontologyGender gapFamily medicineNursingDiseasePolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This article aims to bridge existing knowledge gaps that impact clinical cardiovascular care and outcomes for women in Canada. The authors discuss various aspects of women's heart health, emphasizing the efficacy of multidisciplinary care in promoting women's well-being. The article also identifies the impact of national women's heart health campaigns and the value of peer support in improving outcomes. The article addresses the particular risks that women face, such as pregnancy-related complications and hormone replacement therapy, all of which are associated with cardiovascular events, and highlights the differences in ischemic symptoms between men and women. Despite improvements in acute event outcomes, challenges persist in accessing timely ambulatory care, particularly for women. Canada has responded to these challenges by introducing Women Heart Programs, which offer tailored programs, support groups, and specialized testing. However, these programs remain few in number and are found only in urban settings. Overall, this review identifies sex and gender factors related to women's heart health, underscoring the importance of specialized programs and multidisciplinary care in improving women's cardiovascular health.

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)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,943
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0060,001
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,001

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.

Tête enseignante Opus0,166
Tête enseignante GPT0,416
Écart entre enseignants0,250 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

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

En bref

Citations8
Publié2023
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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