Prevalence of health-risk behaviours among Canadian post-secondary students: descriptive results from the National College Health Assessment
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: It is important to understand health-risk behaviours among young adults, as modifications in this can enhance and lessen the risk of chronic illness later in life. The purpose of the current study was to determine the prevalence of a broad range of health-risk behaviours among post-secondary students from across Canada, and to determine whether institutional variability exists in the prevalence of these behaviours. METHODS: Data were collected from 8,182 undergraduate students enrolled in one of eight Canadian post-secondary institutions during the fall or spring of 2009, using the National College Health Assessment (NCHA). The NCHA consists of 60 questions, assessing student health status and engagement in various health behaviours. RESULTS: Findings show relatively low prevalence in smoking (13.1%) marijuana (17.5%) or other illicit drug use (3.5%), and risky sexual behaviour (12%). Binge drinking, however, was much higher, with nearly 60% of students consuming more than 5 alcoholic drinks in a single occasion during the past 15 days. Similarly, prevalence rates for physical inactivity (72.2%), inadequate sleep (75.6%) and low fruit and vegetable intake (88.0%) were all high among the student population. Results also found that students in smaller institutions exhibited higher rates of inactivity, binge drinking, and marijuana and illicit drug use compared to institutions having a larger student body. CONCLUSION: Overall, findings point to the need for more concentrated health promotion campaigns, specifically targeting sleep, fruit and vegetables intake, and greater participation in physical activity. Given evidence of some institutional variability, future efforts are warranted in exploring how best to increase institutional commitment for collecting surveillance data on Canadian post-secondary students.
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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 | 0,005 | 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 | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 ».