Enhancing cardiovascular patients’ knowledge of air pollution: a pilot study evaluating the impact of an educational intervention in cardiac rehabilitation
Notice bibliographique
Résumé
Introduction Air pollution poses significant risks to cardiovascular health, yet patients often lack comprehensive knowledge about its impact and mitigation strategies. This study aims to evaluate the effectiveness of an educational intervention within a cardiac rehabilitation (CR) context in enhancing patients’ understanding of air pollution and its cardiovascular effects. Methods A pre-post pilot study was conducted from February 2021 to June 2021 at the Gregorio Marañón University General Hospital, Madrid, Spain. A total of 43 patients with cardiovascular disease attending CR were enrolled. Participants received a 1-h educational intervention delivered either in-person or online, focusing on the effects of air pollution and strategies to reduce exposure. Pre- and post-intervention questionnaires assessed participants’ knowledge and perceptions. Descriptive statistics were used to analyze changes in awareness and understanding. Results Initially, participants demonstrated a high level of awareness about the health impacts of air pollution, with 100% acknowledging its effects on health. However, detailed knowledge about specific concepts such as the Air Quality Index (AQI) and particulate matter (PM2.5) was limited. Post-intervention, there was a significant increase in knowledge, with familiarity with AQI rising from 61% to 81% (p = 0.02) and understanding of PM2.5 improving from 28% to 58% (p = 0.01). This indicates that the educational intervention effectively bridged gaps in understanding and reinforced the importance of environmental factors in cardiovascular health management. Discussion The pilot study highlights the critical role of targeted education in improving patient awareness and knowledge about air pollution. The significant improvement in understanding key concepts underscores the need for broader educational initiatives that extend beyond CR programs. Future research should explore the impact of such interventions on long-term health outcomes and consider expanding educational efforts to include healthcare providers and family members.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».