Cardiovascular Risk Factors Among Prisoners
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND AND AIM: Incarceration is characterized by inequalities in disease burden and an increased risk for cardiovascular disease (CVD). The aim of this review was to critique published empirical research studies on cardiovascular risk factors among prisoners and to summarize and synthesize current knowledge and findings across these studies. DESIGN AND REVIEW METHOD: An integrative review of the studies was conducted. Cooper's five stage method was used as a framework to guide data collection, analysis, and synthesis. Quality appraisal of retrieved studies was done using a combined evaluation tool for quantitative research studies and a checklist. The following databases were searched: CINAHL, MEDLINE, PubMed, Cochrane, Indigenous Studies Portal (iPortal), Native Health Database, Criminal Justice Abstracts, and PsychInfo using keywords. Inclusion criteria were used to select published papers. RESULTS AND CONCLUSION: A total of 12 studies that met the inclusion criteria were identified and analyzed. Hypertension, among other CVD risk factors such as smoking, physical inactivity and obesity, was one of the three most common CVD risk factors found in prisoners. Women and young offenders had a higher prevalence of hypercholesterolemia. Identifying prevalent risks factors among prisoners might influence the development of CVD prevention strategies that are specifically directed to at risk prisoners.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 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) | 0,000 | 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 découle