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Enregistrement W4401195039 · doi:10.53555/sfs.v10i3.2918

Study To Assess Knowledge And Attitude Regarding Hypertension, Compliance To Treatment And Control Measures Adopted By Hypertensive Clients

2023· article· en· W4401195039 sur OpenAlexvenueno aff
Ramandeep Kaur

Notice bibliographique

RevueJournal of Survey in Fisheries Sciences · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueDiverse Scientific Research Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCompliance (psychology)Control (management)PsychologyApplied psychologyMedicineSocial psychologyComputer scienceArtificial intelligence

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Hypertension is s silent killer increasing day by day. The objective of the study was to assess the Knowledge and attitude, compliance to treatment and control measures of hypertensive clients regarding hypertension.200 clients suffering from hypertension, were selected through purposive sampling technique. In view of the nature of the problem and to accomplish the objectives of the study, structured knowledge questionnaire and attitude scale and compliance scale and observational checklist was prepared and Reliability of the tools was tested by Kr20 for knowledge questionnaire, cronbach’s alpha for attitude scale and compliance to treatment scale and inter-rated reliability for control measures was used, which was 0.76 for knowledge, 0.78 for attitude and 0.86 for compliance and 0.7 for control measures respectively. From the study findings, it was found that the hypertensive clients had fair Knowledge regarding hypertension. The hypertensive clients had favorable attitude regarding prevention and control of hypertension. The hypertensive clients have Good compliance to treatment regarding hypertension. The hypertensive clients are having fair control of hypertension.  The findings suggest that hypertensive clients are having fair knowledge, favorable attitude regarding hypertension, good compliance but they are having fair control over hypertension.

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)0,009
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,044
Score d'incertitude au seuil0,893

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0090,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,002
Études des sciences et des technologies0,0010,000
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 Opus0,659
Tête enseignante GPT0,479
Écart entre enseignants0,180 · 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'étudeObservationnel
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
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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