The influence of ethnicity and gender on navigating an acute coronary syndrome event
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Ethnicity and gender may influence acute coronary syndrome patients recognizing symptoms and making the decision to seek care. OBJECTIVE: To examine these potential differences in European (Caucasian), Chinese and South Asian acute coronary syndrome patients. METHODS: In-depth interviews were conducted with 20 European (Caucasian: 10 men/10 women), 18 Chinese (10 men/eight women) and 19 South Asian (10 men/nine women) participants who were purposively sampled from those participating in a large cohort study focused on acute coronary syndrome. Analysis of transcribed interviews was undertaken using constant comparative methods. RESULTS: Participants followed the process of: having symptoms; waiting/denying; justifying; disclosing/ discovering; acquiescing; taking action. The core category was 'navigating the experience'. Certain elements of this process were in the forefront, depending on participants' ethnicity and/or gender. For example, concerns regarding language barriers and being a burden to others varied by ethnicity. Women's tendency to feel responsibility to their home and family negatively impacted the timeliness in their decisions to seek care. Men tended to disclose their symptoms to receive help, whereas women often waited for their symptoms to be discovered by others. Finally, the thinking that symptoms were 'not-urgent' or something over which they had no control and concern regarding potential costs to others were more prominent for Chinese and South Asian participants. CONCLUSION: Ethnic- and gender-based differences suggest that education and support, regarding navigation of acute coronary syndrome and access to care, be specifically targeted to ethnic communities.
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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 | 0,006 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| 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) | 0,000 | 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 ».