Abstract P242: Aspirin Awareness and Use for Cardiovascular Disease Prevention in a Community of Color
Notice bibliographique
Résumé
Background: Cardiovascular disease (CVD) and CVD risk factors are high among people of color. Aspirin (ASA) can reduce CVD risk. Yet little is known about primary prevention ASA use and its determinants among people of color. This study examined associations for ASA-related health beliefs and social norms, CVD risk factors and ASA use among Hispanic/Latino (HL) and African American (AA) adults without CVD history. Methods: In-person surveys were administered to adults ages 45-79 years at health fairs and community events in the Minneapolis-St. Paul metro querying demographics, CVD history, CVD risk factors and ASA use. CVD risk perceptions and ASA-related health beliefs and social norms were evaluated using a 4-point Likert scale. Poisson regression with adjustment for age, sex and risk factors was used to examine associations with ASA use. Surveys were offered in English or Spanish. Results: Of the 583 survey participants with no CVD history, 152 identified as HL and 431 as Non-Hispanic-AA. Compared with AA, the HL sample was younger, mean (SD) age of 53.0 (8.6) years vs 59.3 (9.3) years; 54.6% vs 65.7% were female. Risk factors were common among HL and AA, including diabetes (37.5% and 29.0%), hyperlipidemia (28.3% and 36.7%), hypertension (36.8% and 61.0%) and smoking (13.8% and 21.1%). Twenty-two percent of HL and 34% of AA participants regularly used ASA. When asked questions regarding health beliefs and social norms, HL adults had a high frequency of “Don’t Know” responses compared with AA’s (Figure). Participants with more “Don’t Know” responses were less likely to use ASA—RR of 0.87 (95% CI 0.77-0.99). Conversely, ASA use was positively associated with “Agree” responses (RR 1.40, 95% CI 1.29-1.52) and CVD risk factors (RR 1.43 95% CI 1.28-1.59). Associations did not differ by race/ethnicity (interaction p >0.05). Conclusion: ASA uncertainty is more pronounced among HL adults than AA and is associated with less preventive ASA use. Efforts should be made to improve knowledge regarding the appropriate use of ASA in this population.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 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) | 0,004 | 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 ».