Abstract 17306: Primary Prevention Aspirin Use Trends and Associations With Health Beliefs Among African Americans, 2015-2019
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: Cardiovascular disease (CVD) disproportionately affects African Americans. Aspirin has long been recommended as an option to reduce cardiovascular events. However, recent clinical trials involving primary prevention aspirin have prompted changes in national guidelines restricting the aspirin recommended population. Hypothesis: Primary prevention aspirin use will decline over the 5 year period 2015-2019. Methods: Using 3 cross-sectional surveys, data were collected from self-identified African Americans in 2015, 2017 and 2019, querying information on CVD risk factors, health behaviors and beliefs, and aspirin use. Poisson regression modeling was used to estimate age- and risk-factor adjusted aspirin prevalence, trends and associations. Results: A total of 1,491 African Americans adults, ages 45-79, 61% women and no prior CVD completed surveys and were included in this analysis. There was no change in age- and risk factor-adjusted aspirin use over the 3 surveys for women (37%, 34% and 35% respectively) or men (27%, 25%, 30% respectively). However, fewer participants believed aspirin was helpful in 2019--75% vs 84% in 2015 (p<0.05). In the total sample (n=1,491) aspirin discussions with a health care practitioner were highly associated with aspirin use (aRR 2.97, 95% CI 2.49-3.54), as were several health beliefs and social norms that affirm preventive behaviors and aspirin use (Figure). Conclusion: Despite major changes in national guidelines and negative perceptions of aspirin effectiveness in the media, overall primary prevention aspirin use did not significantly change in this African American sample from 2015 to 2019.
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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 | 0,003 |
| 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 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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 ».