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Enregistrement W4394614891 · doi:10.22442/jlumhs.2024.01043

Exploring the Lived Experience of Early Hypertension: Insights from Traditional Medicine Perspectives

2024· article· en· W4394614891 sur OpenAlexaff
Aidin Aryankhesal, Roshanak Ghods, Asie Shojaii

Notice bibliographique

RevueJournal of Liaquat University of Medical & Health Sciences · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueDiet and metabolism studies
Établissements canadiensInstitute of Health Economics
Organismes subventionnairesMinistry of Health and Medical EducationIran University of Medical Sciences
Mots-clésMedicinePsychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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 (BP140/90 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.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,415
Score d'incertitude au seuil0,849

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,002
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,257
Tête enseignante GPT0,344
Écart entre enseignants0,087 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeQualitatif
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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