Public Knowledge and Attitude Regarding Symptoms of Acute Coronary Syndrome and Its Related Risk Factors in Western Region, Saudi Arabia
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Acute coronary syndrome (ACS) is the leading cause of mortality and morbidity worldwide. Recognition of its symptoms affects the time-sensitive benefits of reperfusion therapy. Furthermore, lowering the risk factors can prevent long-term complications. OBJECTIVES: To evaluate the public knowledge and perception of the symptoms and risk factors of ACS in the Saudi-Western region. METHOD: A cross-sectional study was conducted on a convenience sample of 733 among the general population in the western region of Saudi Arabia by using the Acute Coronary Syndrome Response Index, with additional questions about risk factors for heart attack and physical activities. The research information was acquired through a self-administered questionnaire without any identifying personal information. RESULT: Participants demonstrated awareness of certain ACS symptoms and risk factors. Chest pain was widely recognized (49.2%, n = 361), followed by shortness of breath (44.8%, n = 329), arm pain or shoulder pain (38.6%, n = 283), palpitation (37.3%, n = 274), and fatigue (22.2%, n = 163). A total of 544 (74.2%) and 474 (64.6%) respondents were aware that smoking and obesity are the most common risk factors for ACS, respectively. However, gaps persisted, particularly regarding the association between diabetes mellitus and ACS, with 31.6% (n = 232) reporting diabetes mellitus. A total of 331 (45.2%) and 322 (43.9%) study sample were unsure whether they could identify ACS in themselves or other people. However, 391 (53.3%) decided that they should go to the hospital as soon as possible when they have chest pain that does not stop after 15 minutes. Notably, female participants demonstrated substantially higher knowledge (OR = 2.40, p = 0.001). The study highlights the influence of gender, age, and education on ACS-related awareness. CONCLUSION: This study provides valuable insights into ACS awareness in the western region of Saudi Arabia. Relatively older respondents, female participants, and those with postgraduate education were more knowledgeable about ACS than the others. These findings emphasize the importance of tailored interventions for specific demographic groups in enhancing public health outcomes.
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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 | 0,001 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».