Racial and Ethnic Disparities in Primary Prevention of Cardiovascular Disease
Notice bibliographique
Résumé
Cardiovascular disease (CVD) disproportionately affects ethnic-minority groups globally. Ethnic-minority groups face particularly high CVD burden and mortality, exacerbated by disparities across modifiable risk factors, wider determinants of health, and limited access to preventative interventions. This narrative review summarizes evidence on modifiable risk factors, such as physical activity, hypertension, diet, smoking, alcohol consumption, diabetes, and the polypill for the primary prevention of CVD in ethnic minorities. Across these factors, we find inequities in risk factor prevalence. The evidence underscores that inequalities in accessibility to interventions and treatments impede progress in reducing CVD risk using primary prevention interventions for ethnic-minority people. Although culturally tailored interventions show promise, further research is required across the different risk factors. Social determinants of health and structural inequities also exacerbate CVD risk for ethnic-minority people and warrant greater attention. Additionally, we find that only limited ethnicity-specific data and guidelines are available on CVD primary prevention interventions for most risk factors. To address these gaps in research, we provide recommendations that include the following: investigating the sustainability and real-world effectiveness of culturally sensitive interventions; ensuring that ethnic-minority peoples' perspectives are considered in research; longitudinal tracking of risk factors; interventions and outcomes in ethnic-minority people; and ensuring that data collection and reporting of ethnicity data are standardized.
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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 | 0,013 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 0,001 |
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.
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 ».