Behavioural Risk Factors of Noncommunicable Diseases among Nepalese Urban Poor: A Descriptive Study from a Slum Area of Kathmandu
Notice bibliographique
Résumé
There has been a rapid rise in the burden of noncommunicable diseases in low-income countries like Nepal. Political and economical instability leading to internal migration give rise to haphazard urbanization in Nepal. This, coupled with negative effects of globalization, is largely responsible for changing lifestyle and developing risky behaviour among the urban poor that put them at high risk of developing noncommunicable diseases. A descriptive cross-sectional quantitative study was conducted from September to December 2012 in an urban slum of Kathmandu to explore the prevalence of four major behaviour risk factors namely physical inactivity, low fruit and vegetable consumption, and tobacco and alcohol use and to measure the burden of obesity and hypertension in the population. We used WHO NCDs Risk Factor steps 1 and 2 questionnaires in all the 689 households of the slum. The major behavioral risk factors for noncommunicable diseases were very common with at least a quarter of the population having the major risk factors. The results may serve to form a framework to future planning, policy-making, implementation, and evaluation of any measures undertaken to reduce these risk factors, especially as the government is planning to unveil the National Urban Health Policy soon.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».