Reducing inequalities in cardiovascular disease: focus on marginalized populations considering ethnicity and race
Notice bibliographique
Résumé
Cardiovascular disease (CVD) and its risk factors are more prevalent among traditionally marginalized racial, ethnic, and Indigenous groups. These populations also often face greater barriers to accessing cardiovascular health care, further contributing to the health equity gap. To address the challenge of inequalities and disparities in cardiovascular health outcomes, the Lancet Regional Health-Europe convened experts to evaluate the current state of knowledge on inequalities and disparities in cardiovascular health among marginalized populations and propose recommendations to address these disparities. This Series paper aims to review disparities in CVD referring to coronary heart disease and stroke, based on race, ethnicity, ancestry, and Indigeneity emphasizing the intersection of these factors with sex, gender, and socioeconomic status (SES) across Europe and North America. These regions were chosen as they have well established health-care systems, with persistent, and in some regions widening, disparities in cardiovascular health and outcomes. Ethnicity and race should be measured in a standardized manner in health-care administrative databases to identify high risk groups who might need focused programmes to improve health-care access and to address bias and inequities in care. Strategies that policymakers, health-care professionals, and advocacy groups can use to advance cardiovascular health equity include improving access to health-care systems and research for high-risk communities, fostering trust between these communities and public health providers, and enhancing the delivery of evidence-based therapies for the prevention and treatment of CVD.
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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 | 0,008 |
| 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 | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 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 ».