Predictors of Knowledge of Coronary Intervention in a Group of PCI Patients
Notice bibliographique
Résumé
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.
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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 | 0,004 |
| 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 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,004 | 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 ».