Effect of dietary quality on the severity of illness of patients with coronary heart disease
Notice bibliographique
Résumé
ObjectiveTo understand the status quo of dietary quality in patients with coronary heart disease and its effect on the severity of illness,so as to provide evidence for guiding patients with coronary heart disease to take rational diet.MethodsA total of 208 patients with coronary heart disease in the Second Affiliated Hospital of Harbin Medical University were surveyed by using Smei⁃Quantitative Food Frequency Questionnaire(SQFFQ) and Mediterranean Diet Questionnaire.ResultsThe qualified rate of diet quality in patients with coronary heart disease was 66.83%.The classification of Canadian Cardiovascular Society(CCS) among patients with coronary heart disease showed that 33 cases at level Ⅰ(15.87%),62 cases at level Ⅱ(29.81%),86 cases at level Ⅲ(41.35%),and 27 cases at level IV(12.98%).Body mass index(BMI),dietary quality,gender and smoking history were the main influencing factors of CCS classification in patients with coronary heart disease(P<0.01).ConclusionThe dietary quality of patients with coronary heart disease needs to be improved.Propaganda and education should be carried out among patients with high BMI,unqualified dietary quality,male and smoking.And balanced diet among patients should be advocated.So as to improve lifestyle and health status of patients with coronary heart disease.
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».