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Enregistrement W2176419991 · doi:10.5539/gjhs.v8n6p187

Predictors of Knowledge of Coronary Intervention in a Group of PCI Patients

2015· article· en· W2176419991 sur OpenAlexvenueno aff
Abdul Haseeb, Muhammad Bilal, Mudassir Iqbal Dar, Mohammad Hussham Arshad, Raamish Bin Amir, Sahibzada Muhammad Hamid Hussain, Sharmeen Mian, Maheen Javed, Ayesha Sultan, Arham Amir Arfeen

Notice bibliographique

RevueGlobal Journal of Health Science · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCardiac Health and Mental Health
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineConventional PCIPopulationUnivariate analysisPercutaneous coronary interventionInternal medicineIntervention (counseling)Multivariate analysisEnvironmental healthNursingMyocardial infarction

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVE: This study was performed to assess the knowledge of CAD risk factors and post management of coronary intervention among sample of population who were hospitalized for PCI. METHODOLOGY: A cross-sectional, descriptive survey was conducted in Cardiology ward of a tertiary care hospital from July 2013 to May 2015 on 600 patients. A structured questionnaire was used to interview the patients. In univariate analysis, t-tests were employed to assess association of knowledge of CAD risk factors with gender, education level and monthly household income. RESULTS: The mean score of participants with no education was 4.42 and patients with education of bachelors or higher was 8.59 (p-value: 0.01). Similarly, the mean score for participants with monthly household income less than 5000 was 3.32 and participants with income higher than 50,000 had a score of 8.31 (p-value: 0.01). Furthermore, only 28% (N=168) claimed aerobic exercise as a key part of angioplasty recovery. CONCLUSIONS: Our results indicate the lack of good level of knowledge of risk factors for CAD and post management of coronary intervention among PCI patients of Pakistan. There is urgent need for targeted educational programs on national basis to reduce mortality associated with CAD in Pakistani population.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,012

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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.

Tête enseignante Opus0,033
Tête enseignante GPT0,387
Écart entre enseignants0,354 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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