Effect of Community Education Program on Stroke Symptoms and Treatment on School and College Students from South India: A Longitudinal Observational Study
Notice bibliographique
Résumé
Community awareness regarding stroke signs, risk factors, and actions that help reduce the risk and complications of stroke is poorly addressed, as it is thought to be the best approach to control and prevent stroke. Aim: To establish the awareness of stroke and its management among high school and college students using an educational intervention. A questionnaire was administered to students from five high schools and four colleges with different areas of focus, (arts, science and commerce), types (public, semi-public and private), and economic locations before and after an educational lecture on stroke. The lecture covered the following elements: stroke definition, signs, risk factors, actions, time window for thrombolytic therapy, and types of rehabilitation interventions. This study included 1036 participants, of whom 36.3% were male and 56.4% were high school students, and the mean age was 17.15 ± 1.29 (15-22) years. Before the lecture, 147 participants were unaware of a single sign of stroke, and 124 did not know the risk factors. After the intervention, 439 participants knew four signs of stroke, and 196 knew 12 risk factors. Female students had better knowledge about stroke signs (odds ratio (OR), 3.08; 95% confidence interval (95% CI), 2.15-4.43). Hypertension (52.7%) and weakness (59.85%) were the most known signs and risk factors. The proportion of students who selected traditional medicine as the mode of treatment decreased from 34.75% to 8.59% after the lecture. Other rehabilitation methods (e.g., physical therapy, occupational therapy, speech therapy and counseling) were chosen by more than 80% of the students. The results of the current study showed that the awareness on stroke risk factors and management among the school and college students can be significantly improved with regular educational interventions, and therefore stroke can be prevented to some extent.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 ».