Aspirin Use among Adults with Cardiovascular Disease in the United States: Implications for an Intervention Approach
Notice bibliographique
Résumé
Cardiovascular disease (CVD) is a major underlying cause of death, with high economic burden in most countries, including the United States. Lifestyle modifications and the use of antiplatelet therapy, such as aspirin, can contribute significantly to secondary prevention of CVD in adults. This study examined the prevalence and associated factors of aspirin use for the secondary prevention of angina pectoris, myocardial infarction (MI), and cerebrovascular disease (stroke) in a sample of American adults. The 2015 Behavioral Risk Factor Surveillance System (BRFSS) dataset was analyzed for this cross-sectional study. Almost 16% of the study population (N = 441,456) had angina, MI, or stroke. Weighted percentages of respondents with angina, MI, and stroke were 4%, 4.3%, and 3%, respectively. Overall, weighted prevalence of daily (or every other day) aspirin use was about 65%, 71%, and 57% among respondents with angina, MI, and stroke, respectively. Factors that were significantly associated with aspirin use included male sex, more than high school education, high blood pressure, diabetes, and less than excellent general health. There were existing differences among individuals with CVD based on diagnosis, demographic and socioeconomic status in the use of aspirin for secondary prevention. Resources for promoting aspirin use should be directed toward groups with lower utilization.
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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 | 0,004 | 0,018 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,004 |
| 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 ».