Abstract P567: Cardiovascular Health Awareness and Risk Assessment in Schoolteachers in Calcutta, India
Notice bibliographique
Résumé
Background: Cardiovascular disease (CVD) is the leading cause of death in India, surpassing all infectious causes. Early awareness of CVD and its risk factors and adoption of heart healthy lifestyle practices are crucial to reducing the impact of CVD in the community. Objective: To assess schoolteachers’ awareness of CVD and to compare the calculated ten-year risk of heart attack, stroke, and death by the Atherosclerotic Cardiovascular Disease (ASCVD) model to the observed event rates. Methods: We surveyed 4,150 schoolteachers out of 5,321 (78% response rate) from 400 schools in Calcutta during 2019 using a questionnaire assessing their awareness of CVD in five domains: prevalence, spectrum of CVD, its nature, risk factors, and benefits of a heart healthy lifestyle. The study population was stratified by risk tertile of their 10-year calculated ASCVD score. Results: Awareness about cardiovascular health among schoolteachers (male 41%, mean age 44 years) was low: 33 (mean score out of maximum 100), varying in different domains as shown below. Although most (86%) were at mild risk for CVD with ASCVD scores below five, nine percent had moderate risk, and five percent had high risk of CVD. There was no significant association between their risk score and their awareness of CVD health (correlation coefficient r = - 0.022, 95% confidence interval - 0.052, 0.009). Conclusions: Cardiovascular health awareness among schoolteachers in Calcutta is suboptimal, many of whom are at risk for CVD. Awareness of the disease, detection of risk factors at an early stage, and adoption of a healthy lifestyle may help reduce CVD in this community.
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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».