Evaluating the effectiveness of the cardiovascular assessment screening program with nurse practitioners and patients: results of a cluster randomised controlled trial
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: There is inconsistent utilisation of clinical practice guidelines (CPGs) for cardiovascular disease (CVD) screening and management by healthcare professionals to identify CVD risk factors early and to intervene using current recommendations. To address this issue, the Cardiovascular Assessment Screening Program (CASP) was developed, implemented, and evaluated. This manuscript reports on the second phase of an exploratory sequential mixed methods study that tested the effectiveness of the CASP with nurse practitioners (NPs) and patients in Canada. METHODS: A two-armed, non-blinded, cluster randomised controlled trial (cRCT) compared the NP-led implementation of CASP with usual care by NPs in community practice clinics across one Canadian province. The NPs were the cluster variable as their screening practices could be affected by their educational training, resources, or other factors. NPs were eligible for inclusion in the study if they were located in different urban and rural community settings and could conduct follow-up visits with patients. NPs recruited and enrolled the patients from their own practices as participants if they were healthy individuals, aged 40-74 years, with no established CVD or vascular disease. Researchers randomly allocated the NPs (n = 10) to the intervention group (IG) or the control group (CG). RESULTS: Eight (8) NPs and 167 patients participated in the cRCT study. Patient participant-level data were analysed by the originally assigned groups IG (n = 68) and CG (n = 99). Utilising GLM (generalized linear modeling) more IG patients (90%; n = 61) received comprehensive CVD screening compared to the CG patients (2%; n = 2), RR = 30.2, 95% CI [8.76, 103.9], p < .0001, controlling for the effect of NP and BP category. CONCLUSION: NP implementation of CASP was effective for comprehensive screening compared to usual care and led to identifying previously unknown CVD risk factors, calculated FRS, heart health priorities and personalised goal-setting. TRIAL REGISTRATION: ClinicalTrial.gov ID#: NCT03170752, date of registration 2017/05/31.
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 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 | 0,007 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».