Assessment of stroke awareness in two Transylvanian cities
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Acute cerebrovascular disease (stroke) occupies a prominent place among the leading causes of death and morbidity. The effectiveness of its prevention and emergency treatment is closely linked to the health literacy of the general population. In Hungarian-speaking regions, limited data are available regarding public awareness of stroke, and Romanian surveys have only tangentially addressed the issue. In our study, we analyzed data from a questionnaire-based survey conducted in Sfântu Gheorghe (Sepsiszentgyörgy) and Reghin (Szászrégen) between 2019 and 2020. Based on 851 evaluable responses, the level of awareness was found to be low regarding both symptoms and modern treatment procedures. The most frequently recalled symptom was dizziness; specific symptoms corresponding to the “FAST” principle (facial asymmetry, hemiparesis, or speech impairment) were spontaneously mentioned by fewer than one quarter of the respondents. Regarding risk factors, respondents identified psychosocial stress at a higher rate than more substantial risks such as diabetes mellitus or physical inactivity. Among modern treatment procedures (thrombolysis or thrombectomy), at least one was spontaneously mentioned by only 17 respondents, although the recognition rate increased to nearly 50% in a multiple-choice format. Based on logistic and linear regression models, the primary predictor of awareness was educational attainment: the knowledge of those with lower education levels lagged behind that of university graduates in nearly all analyzed aspects. Furthermore, male gender and obesity were negatively associated with the level of awareness, and regional differences were also identified. Our results may assist in more accurately defining the target groups for future public health educational campaigns.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».