Exploring Understanding of Peripheral Artery Disease among Patients at High-Risk in Saudi Arabia: Results from an Interview-Based Study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The level of awareness of peripheral artery disease (PAD) in Saudi Arabia, especially among populations at high risk, is not currently well known. Therefore, our objective was to assess the existing level of awareness among patients who are at high risk of PAD, as well as their comprehension of the disease. METHOD: An interview-based cross-sectional study included 1035 participants with risk factors for PAD and collected data on demographics and knowledge domains related to PAD. RESULTS: -tests and ANOVA. Overall, participants exhibited poor knowledge, with a mean score of 5.7 out of 26. The highest scores were observed in the risk factor and preventive measure domains, with means of 1.8 out of 7 and 1.8 out of 6, respectively. The factors associated with higher knowledge scores included older age, male gender, higher education, healthcare profession, interviews in vascular settings, previous awareness of PAD, and prior cardio-cerebrovascular interventions. CONCLUSION: This study underscores the inadequate knowledge of PAD among high-risk individuals. Targeted educational initiatives are essential to bridge this knowledge gap, potentially reducing the burden of PAD-related complications and improving patient outcomes. Efforts should focus on raising awareness about PAD, particularly among high-risk populations.
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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 | 0,004 |
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».