Patientsʼ Understanding of Cardiac Risk Factors
Notice bibliographique
Résumé
A 1-day point-prevalence study was conducted in our 141-bed tertiary cardiac care hospital in order to determine our patients' and their significant others' level of understanding of cardiac risk factors in general and of the patients' personal cardiac risk factors. There were 3 parts to the study: patient interviews, significant other (SO) interviews, and an audit of the participating patients' charts. Of the 87 patients who were able to participate, 71 completed the interviews as did 53 significant others. From recall, only 14 patients and 11 significant others were able to define what a cardiac risk factor was ("Habits or factors that contribute to heart disease") and they were unable to identify many general risk factors. However, when given a recognition task where cardiac risk factors were interspersed with sham factors, the overall mean general knowledge score was 13.6 for patients and 13.9 for significant others out of 16. The correlation between the patients' understanding of their cardiac risk factors and the significant others' understanding of them was reasonably good (r = 0.58, P < .0001), as was the correlation between the SOs' understanding and the charts (r = 0.58, P < .0001). There was less agreement between the patients' understanding and the chart documentation of cardiac risk factors (r = 0.36, P < .01). The findings of this study have implications for patient teaching as well as for documentation of cardiac risk factors.
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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 | 0,002 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».