Public Awareness of Sepsis Compared to Acute Myocardial Infarction and Stroke in Jeddah, Saudi Arabia: Questionnaire Study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Sepsis is a state of organ dysfunction caused by an impaired host response to infection. It is one of the leading causes of death globally. Sepsis, acute myocardial infarction (AMI), and stroke share the primary management requirement of rapid intervention. This could be achieved through early presentation to the hospital, which demands previous knowledge of the disease to ensure better outcomes. OBJECTIVE: Our study aimed to assess the level of public awareness of sepsis compared with AMI and stroke. METHODS: This was a cross-sectional survey study performed in June and July 2018, with 1354 participants from Jeddah, Saudi Arabia, aged ≥18 years. Data entry was performed using Microsoft Excel and statistical analysis including chi-square tests and multilogistic regression was performed using SPSS software. RESULTS: A total of 1354 participants were included. Only 56.72% (768/1354) had heard of the term "sepsis" and 48.44% (372/768) of these participants were able to correctly identify it. In addition, 88.33% (1196/1354) had heard the term "myocardial infarction" and 64.63% (773/1196) knew the correct definition of that condition. Stroke was recognized by 81.46% (1103/1354) of participants and 59.20% (653/1103) of these participants correctly identified the condition. The difference between those who had heard of these diseases and those who knew the correct definition significantly differed from the values for awareness of sepsis and its definition. CONCLUSIONS: We found that public awareness and knowledge of sepsis are poor amongst the population of Jeddah compared with the awareness and knowledge of AMI and stroke. This lack of knowledge may pose a serious obstruction to the prompt management needed to limit fatal outcomes.
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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 | 0,002 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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 | 0,001 |
| 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 ».