Knowledge of Signs and Symptoms of Heart Attack and Stroke among Singapore Residents
Notice bibliographique
Résumé
AIM: To determine the level of knowledge of signs and symptoms of heart attack and stroke in Singapore resident population, in comparison to the global community. METHODS: A population based, random sample of 7,840 household addresses was selected from a validated national sampling frame. Each participant was asked eight questions on signs and symptoms of heart attack and 10 questions on stroke. RESULTS: The response rate was 65.2% with 4,192 respondents. The level of knowledge for preselected, common signs and symptoms of heart attack and stroke was 57.8% and 57.1%, respectively. The respondents scored a mean of 5.0 (SD 2.4) out of 8 for heart attack, while they scored a mean of 6.8 (SD 2.9) out of 10 for stroke. Respondents who were ≥ 50 years, with lower educational level, and unemployed/retired had the least knowledge about both conditions. The level of knowledge of signs and symptoms of heart attack and stroke in Singapore is comparable to USA and Canada. CONCLUSION: We found a comparable knowledge of stroke and heart attack signs and symptoms in the community to countries within the same economic, educational, and healthcare strata. However older persons, those with lower educational level and those who are unemployed/retired, require more public health education efforts.
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 distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».