Low level of knowledge of heart attack symptoms and inappropriate anticipated treatment-seeking behaviour among older Chinese: a cross-sectional survey
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Prehospital delay of acute myocardial infarction (AMI) is common globally, and Hong Kong-home of a rapidly ageing Chinese population-is not an exception. Seeking emergency medical care promptly is important for patients. Treatment-seeking behaviours have been shown to be associated with knowledge of AMI symptoms and specific cultural beliefs. This study aimed to assess the level of knowledge of AMI symptoms and expected treatment-seeking behaviour among older Chinese in Hong Kong. METHODS: A cross-sectional population-based survey was conducted at the Elderly Health Centres in Hong Kong from March to September 2016. Face-to-face interviews were conducted with a structured questionnaire based on previous studies and local adaptations. RESULTS: Among 1804 people aged 65 years and above who completed the questionnaire, chest pain (80.2%), palpitations (75.8%) and fainting (71.9%) were the major symptoms recognised as AMI related. Meanwhile, stomach ache (46.9%), coughing (45.4%) and neck pain (40.8%) were recognised as not AMI related. The mean expected discomfort intensity during AMI onset was 7.7 out of 10 (SD=2.1). Regarding the expected treatment-seeking behaviour, seeking non-emergent medical care was the most popular action when AMI symptoms emerged during the day, without chest pain or with lower discomfort intensity, whereas calling an ambulance was the most common option when AMI symptoms emerged at night or with high discomfort intensity. CONCLUSIONS: To minimise delays in seeking treatment, future health education should focus on increasing the public knowledge of AMI symptoms and the need to call an ambulance during an emergency.
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 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 | 0,019 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,002 |
| 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 ».