South Asians and cardiometabolic health: A framework for comprehensive care for the individual, community, and population - An American society for preventive cardiology clinical practice statement
Notice bibliographique
Résumé
South Asians (SAs) represent an increasing proportion of North American populations and demonstrate excess cardiometabolic risk. Multiple factors likely contribute; however, much is not yet known about what leads to this excess risk. Diet composition, physical activity, and mental health are important lifestyle contributors. Specific adverse pregnancy outcomes are higher in SA women and represent an early opportunity for intervention. More broadly, comprehensive assessments of adiposity, diabetes, hypertension, dyslipidemia, coronary atherosclerosis via imaging, and genetic risk may improve detection and awareness among SAs and those treating SAs. At an individual level, culturally tailored preventive clinics may foster awareness and detection, leading to improved prevention and management of cardiometabolic risk. At a community and population level, assessments of the impact of social determinants, acculturation, and the environment may lead to broader initiatives to improve health in SAs. Lastly, supporting expanded investigation, policy, and other health and science measures at an institutional and societal level may lead to broad but impactful changes across the North American diaspora. In this clinical practice statement, we aim to provide a roadmap of the path forward in each of these domains for health care providers and health systems, community outreach groups, and stakeholders invested in investigation and policy to mitigate risk and empower SAs to lead healthy lives.
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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 | 0,047 | 0,032 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,008 | 0,014 |
| Communication savante | 0,010 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,007 | 0,024 |
| Intégrité de la recherche | 0,010 | 0,020 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».