Multiple Risk Factors of Alcoholic and Non-Alcoholic Myocardial Infarction Patients
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Myocardial infarction (MI) is one of the most critical medical emergency and contributor to morbidity and mortality worldwide. Myocardial infarction is the most common form of coronary heart disease and leading cause of premature death. Past century has seen substantial advancement in the field of medical sciences but still mortality trends due to myocardial infarction is increasing in developing countries including India. We have conducted this study to compare the Sociodemographic characteristics of alcoholic and non alcoholic MI patients admitted in coronary care unit of Saveetha Medical College, Chennai, India. METHODS: An exploratory cross sectional study was performed by enrolling a convenient sample of 100 Myocardial Infarction patients. Information about Sociodemographic characteristics, past medical history, alcohol and tobacco intake, physical activity, psychological stress and biochemical measurements was gathered. RESULTS: The mean age of the respondents was 46 (SD=6) years and majority of them were male i.e. 82%. 100% married and 89% literate, there were 24% past and 22% present alcoholics. Consumption of alcohol on a monthly, weekly and daily basis was 8%, 11% and 5% respectively. Preference to brandy was 67%, rum was 21% and that the beer was 12%. Current smoker were 20% and former were 11%. 93% and 52% respondents were under medication of beta blocker and angiotensin-converting-enzyme (ACE) inhibitors respectively. CONCLUSION: Worldwide, MI is the most common cause of mortality and morbidity and hence early diagnosis and management is most essential. Results from our study revealed that, participants had sedentary lifestyles where risk factors of MI such as alcohol consumption, and smoking does existed.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 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 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».