The Canadian Women’s Heart Health Alliance ATLAS on the Epidemiology, Diagnosis, and Management of Cardiovascular Disease in Women — Chapter 8: Knowledge Gaps and Status of Existing Research Programs in Canada
Notice bibliographique
Résumé
Despite significant progress in medical research and public health efforts, gaps in knowledge of women's heart health remain across epidemiology, presentation, management, outcomes, education, research, and publications. Historically, heart disease was viewed primarily as a condition in men and male individuals, leading to limited understanding of the unique risks and symptoms that women experience. These knowledge gaps are particularly problematic because globally heart disease is the leading cause of death for women. Until recently, sex and gender have not been addressed in cardiovascular research, including in preclinical and clinical research. Recruitment was often limited to male participants and individuals identifying as men, and data analysis according to sex or gender was not conducted, leading to a lack of data on how treatments and interventions might affect female patients and individuals who identify as women differently. This lack of data has led to suboptimal treatment and limitations in our understanding of the underlying mechanisms of heart disease in women, and is directly related to limited awareness and knowledge gaps in professional training and public education. Women are often unaware of their risk factors for heart disease or symptoms they might experience, leading to delays in diagnosis and treatments. Additionally, health care providers might not receive adequate training to diagnose and treat heart disease in women, leading to misdiagnosis or undertreatment. Addressing these knowledge gaps requires a multipronged approach, including education and policy change, built on evidence-based research. In this chapter we review the current state of existing cardiovascular research in Canada with a specific focus on women.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,013 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».