Risk of cardiovascular disease among teachers in Cape Town: Findings of the South African PaCT pilot study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The accelerating epidemic of cardiovascular disease (CVD) and other non-communicable diseases (NCDs) highlights the need to establish long-term cohort studies in Africa. OBJECTIVE: The Partnership for Cohort Research and Training (PaCT) seeks to study NCDs in South Africa (SA), Uganda, Tanzania and Nigeria on a long-term basis. Pilot studies at each site have tested feasibility. The SA site additionally studied the prevalence of CVD risk factors and categorised participants' 10-year predicted risk of a cardiovascular event. METHODS: We enrolled teachers from 111 public schools in the Metro South Education District in Cape Town, SA, between January 2011 and May 2012. Participants completed a self-administered questionnaire and biological measurements, and chose post or email for 6-month follow-up. RESULTS: The participation of schools was permitted by 53.2% of principals, and 489 of 1 779 teachers agreed to participate. Of teachers willing to participate in the follow-up, 52% were retained, three-quarters by post and a quarter by email. Their mean age was 46.3 years and 70.3% were female. The prevalence of CVD risk factors was high and featured hypertension (48.5%), hypercholesterolaemia (20.5%), smoking (18.0%), diabetes (10.1%) and chronic kidney disease (10.4%), while 84.7% were overweight or obese. Of the participants, 18.7% were at high risk of a heart attack or stroke within 10 years. CONCLUSION: Establishing a cohort study among teachers has challenges but also opportunities for addressing CVD, which will soon impose a substantial burden on Cape Town's education system.
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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 | 0,001 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».