Lifestyle Knowledge and Behavior Among Stroke and High-Risk Younger Adult Patients Through Sex, Age and Stroke Status Differences: A Cross-Sectional Study
Notice bibliographique
Résumé
Background: The prevalence of stroke is projected to rise over the next 30 years, particularly among younger adults (≤65 years of age). Stroke is associated with modifiable risk factors, highlighting the importance of risk factor modification. However, to modify risk factors, it is important to understand younger adult stroke and high-risk patients’ lifestyle-related knowledge, behaviors and associated facilitators and barriers, which this study aimed to address with attention to sex, age, and stroke status-related differences. Methods: A cross-sectional study was conducted. Data were collected through an online self-reported survey. Descriptive and inferential statistics were conducted with attention to sex, age, and stroke status differences. Results: A total of 104 participants comprised the sample. Variability in lifestyle-knowledge was found. Most participants ate processed food, moderately exercised, slept <7 hours per night, had a sense of social connectedness, and moderate-to-manageable stress. Emotions, social and family responsibilities influenced diet and exercise. Sex, age, and stroke status differences were observed. Conclusions: Findings have implications on the development of lifestyle medicine prescriptions and interventions as standard of care to support brain health and reduce the risk of stroke and/or its reoccurrence.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».