Prevalence, pattern, and associated psychosocial factors of headache among undergraduate students of health profession
Notice bibliographique
Résumé
Background Headache is a common health problem among health professional students which may negatively affect their academic performance and quality of life. The study aimed to determine the prevalence, pattern, associated psychosocial factors and treatment seeking behavior regarding headache among the students of health profession. Methods The cross sectional study was undertaken during April–September 2016 involving 339 students studying medical, dental and nursing health sciences in KIIT University, Bhubaneswar, India. A semi-structured questionnaire was used to collect all relevant information. Numeric Pain Rating Scale (NPRS) and Headache Attributed Lost Time (HALT) index were used to assess subjective perception regarding intensity of pain over the previous 24 h and disability burden over the last 3 months respectively. Results The one year prevalence of headache was 73.1%, of which migraine and tension type headache were 33.3% and 19.2% respectively. In majority (93.2%) of the students, the intensity of pain was mild to moderate. More than one third (37.1%) of students reported that headache was affecting their family, social and leisure activities with moderate-severe impact indicating high need of medical care. Logistic regression analysis revealed that female gender (adjusted OR: 2.67), problem in falling asleep (adjusted OR: 2.86), problem in staying asleep (adjusted OR: 11.11), soft drink consumption (adjusted OR: 2.22) and self dissatisfaction with own health (adjusted OR: 1.89) were significantly associated with headache. Conclusion High prevalence of headache among the students of health profession necessitates designing of appropriate strategies to improve the quality of life in this population.
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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 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».