The relationship between cardiovascular risk factors and knowledge of cardiovascular disease in African men in the North-West Province
Notice bibliographique
Résumé
Background: South Africa has an established high prevalence of cardiovascular disease(CVD), particularly amongst urban African communities. However, it was unknown whether African men's CVD knowledge was associated with their CV health profiles.Objective: To investigate the possible relationships between CV risk factors and CVD knowledge in a group of African men.Method: Questionnaires were completed by 118 African men from the North-West Province, South Africa, and health screening, including anthropometry, blood pressure, fasting blood sugar and cholesterol measurements, were done.Results: The mean CVD knowledge score was 75%. Participants' mean BP was 146/92 mmHg, falling within hypertensive ranges. Their mean fasting blood glucose of 5.8 ± 2.0 mmol/L exceeded the normal cut-off value of 5.6 mmol/L. There was a lack of association between CV risk factors and CVD knowledge, except for a borderline significant association between triglycerides and CVD knowledge (r ¼ 0.167; p ¼ 0.071), implying that men with higher CVD knowledge had higher levels of triglycerides.Conclusion: Despite African men's high CV risk and a relatively good understanding of CVD risk factors, there was no significant correlation between their CV risk factors and CVD knowledge.
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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 | 0,005 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,000 |
| 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 ».