Differences in Myocardial Infarction and Stroke Knowledge and Awareness Among US‐ and Foreign‐Born Individuals: Potential Causes and Implications
Notice bibliographique
Résumé
n this issue of the Journal of the American Heart Association (JAHA), Mannoh et al examined disparities in awareness of myocardial infarction (MI) and stroke symptoms among US-and foreign-born adults.Their most important finding, that there are differences in awareness of MI and stroke symptoms by region of birth, 1 confirms and expands upon prior research 2 in several ways. See Article by Mannoh et al.The authors used data from the National Health Interview Survey (NHIS) from 2014 and 2017 to evaluate self-reported knowledge and awareness of MI and stroke by region of birth.Region of birth was categorized as Mexico/Central America/Caribbean, South America, Europe, Russia, Africa, the Middle East, the Indian subcontinent, Asia, Southeast Asia, and the United States.The authors also controlled for a range of potential confounders, including age, health insurance status, and access to a regular source of medical care.In addition, they considered the participants' educational and socioeconomic status, as well as their atherosclerotic cardiovascular disease (ASCVD) risk factors and sex.This study provides several important insights, raises new questions, and hints at potential interventions that could aid in increasing knowledge and awareness of MI and stroke in certain foreign-born populations.The study's primary finding is a disparity (ie, otherwise unexplained difference) in MI and stroke knowledge and awareness for US-born and foreign-born individuals.These differences were observed in both unadjusted and adjusted analyses in sociodemographic, educational attainment, and cardiovascular risk factors.More specifically, awareness of both MI and stroke symptoms were highest among individuals born in the United States, slightly lower for individuals born in Europe and Russia, and lowest in individuals born in Asia for MI and in individuals born in the Indian subcontinent for stroke.What might explain these differences in awareness?The differences might reflect underlying differences in the prevalence of MI and stroke in each racial and ethnic group and geographic region.For example, a study by Hastings et al 3 found that the leading cause of death for Asian Americans from 2003 to 2011 was cancer (accounting for 28.6% of total causes of death) with heart disease being second (accounting for 23.5% of the cause of death).Alternatively, the leading cause of death in both Russia and Europe is cardiovascular disease as The opinions expressed in this article are not necessarily those of the editors or of the American Heart Association.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,002 | 0,014 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».