Cardiovascular Risk Surveillance to Develop a Nationwide Health Promotion Strategy: The Grenada Heart Project
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: The Grenada Heart Project aims to study the clinical, biological, and psychosocial determinants of the cardiovascular health in Grenada in order to develop and implement a nationwide cardiovascular health promotion program. METHODS: We recruited 2,827 adults randomly selected from the national electronic voter list. The main outcome measures were self-reported cardiovascular disease and behavioral risk factors, anthropometric measures, blood pressure, point-of-care testing for glucose and lipids, and ankle-brachial index. Risk factors were also compared with the U.S. National Health and Nutritional Survey data. RESULTS: Prevalence of cardiovascular disease risk factors were: overweight and obesity-57.7% of the population, physical inactivity-23.4%, diabetes-13.3%, hypertension-29.7%, hypercholesterolemia-8.6%, and smoking-7%. Subjects who were physically active had a significantly lower 10-year Framingham risk score (p<0.001). Compared with the U.S. National Health and Nutrition Survey data, Grenadian women had higher rates of adiposity, diabetes, hypertension, and elevated low-density lipoprotein cholesterol, whereas Grenadian men had a higher rate of diabetes, a similar rate of hypertension, and lower rates of the other risk factors. Prevalence of peripheral arterial disease was 7.6%; stroke and coronary heart disease were equally prevalent at ∼2%. CONCLUSIONS: This randomly selected adult sample in Grenada reveals prevalence rates of obesity, hypertension, and diabetes significantly exceeding those seen in the United States. The contrasting, paradoxically low levels of prevalent cardiovascular disease support the concept that Grenada is experiencing an obesity-related "risk transition." These data form the basis for the implementation of a pilot intervention program based on the Institute of Medicine recommendations and may serve as a model for other low- and middle-income countries.
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 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 | 0,007 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».