Compliance to secondary prevention strategies for coronary artery disease: a hospital-based cross-sectional survey from Ernakulam, South India
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: The primary objective of the study was to report the compliance to secondary prevention strategies for coronary artery disease (CAD), such as smoking cessation, weight management, low-density lipoprotein (LDL) cholesterol control, blood pressure control, glycaemic control, physical activity and cardiovascular drug therapy from a resource-limited setting. DESIGN: Analytical cross-sectional survey with data collection using questionnaire administered by study personnel. SETTING: Institutional-two tertiary care hospitals and two cardiology clinics. PARTICIPANTS: Patients in the age group of 30-80 years with documented CAD with a minimum of 1 year and a maximum of 6 years of follow-up after diagnosis. MAIN OUTCOME MEASURES: The main outcome measures were the prevalence of individual compliance to secondary prevention strategies for CAD such as smoking cessation, weight management, LDL cholesterol control, blood pressure control, glycaemic control, physical activity and cardiovascular drug therapy. The secondary outcomes were the association of secondary prevention strategies with age, sex, domicile, socioeconomic status, insurance and type of treatment. RESULTS: We recruited a total of 1206 patients among whom 879 (72.9%) were males. The median age of patients was 62 (14) years. The compliance to smoking cessation was 93.86% (95% CI 91.66% to 96.06%), ideal body mass index was 63.76% (95% CI 61.05% to 66.47%), blood pressure control was 65.11% (95% CI 62.42% to 67.80%), LDL compliance was 36.50% (95% CI 33.18% to 39.82%), diabetes control was 51.23% (95% CI 46.10% to 56.36%) and adequate physical activity was 39.22% (95% CI 36.46% to 41.98%)respectively. Reported compliance for cardiovascular drugs therapy was 96% for antiplatelets, 89.4% for statins, 68.2% for beta blockers, 37.7% for renin angiotensin aldosterone system blockers, 81.28% for oral hypoglycaemic agents and 22% for insulin therapy. CONCLUSION: Compliance to secondary prevention strategies for CAD in resource limited settings are moderate. This needs further improvement for better outcomes related to CAD in future.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».