The Continuing Scourge of Atherosclerotic Cardiovascular Disease: Importance of Multidisciplinary and Innovative Person-Centred Approaches
Notice bibliographique
Résumé
This article discusses the complex approach to managing atherosclerotic cardiovascular disease (ASCVD), focusing on person-centred care (PCC) to align treatment strategies with individual patient narratives, values, and preferences. It identifies significant challenges in management of ASCVD, such as the necessity for multidisciplinary strategies and the need for enhanced patient care, particularly given the coexistence of ASCVD with other cardiometabolic risk factors. The paper points out existing practice gaps, including limited patient-provider information sharing and decision making, and considers the role of technology in personalizing care and improving outcomes. Strategies such as electronic health records, telehealth platforms, and motivational interviewing are examined for their potential to boost patient engagement and adherence to treatment. In addition, the article discusses systemic issues such as health care provider burnout and the importance of creating customized care plans for patients with multiple health conditions. The integration of varied approaches, including the involvement of community pharmacists and health coaches, is suggested as important for effective management of ASCVD. This review highlights the need for an innovative, holistic strategy for management of ASCVD and advocates for a transformative shift toward PCC that integrates individual, community, and system-level interventions to enhance patient engagement, therapy adherence, and overall outcomes.
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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 | 0,012 | 0,015 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,003 |
| Communication savante | 0,006 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».