Exploring the Lived Experience of Early Hypertension: Insights from Traditional Medicine Perspectives
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To elicit symptoms, risk factors, and habits existing before or right after blood pressure elevation in newly diagnosed patients with hypertension from the traditional Persian medicine perspective.METHODOLOGY: This was a concurrent nested mixed-method study conducted in 2018.We included newly diagnosed cases of hypertension (BP≥140/90 mmHg in two consecutive screenings) in the study.In contrast, those who had a history of hypertension or used anti-hypertension medication were excluded.The participants were surveyed and interviewed to identify their temperament and extract their recent experiences with hypertension.The sampling followed the criterion-based purposive technique, and the sample size was defined based on qualitative data saturation.The recorded interviews were transcribed and coded according to Persian medicine until no new code emerged.RESULTS: Twenty participants were interviewed, and two themes were extracted: (i) primary or predisposing factors, such as warm temperament, change of residence, improper eating habits, abrupt cessation of exercise, psychological factors, and irregular sleep patterns, and (ii) early symptoms that occur at the first sign of rising blood pressure, including digestive complaints and changes in body excretion, psychological manifestations, and unclassifiable general symptoms.CONCLUSION: Physicians are advised to pay attention to these items when taking a history from patients to prevent hypertension and treat it at its early stages.
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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 | 0,004 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,007 |
| Communication savante | 0,003 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».