Perception and Beliefs Regarding Cardiovascular Risk Factors and Lifestyle Modifications Among High-Risk College Students
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Studying risk factors and corresponding behavior in young adults is important as atherosclerotic plaque begins to form in early adulthood, resulting in cardiovascular disease (CVD) later in life. The purpose of this study was to explore the perceptions and beliefs regarding cardiovascular risk and lifestyle modification among high-risk college students (based on Framingham 30-year risk score). METHODS: Semistructured qualitative interviews were conducted and analyzed using qualitative content analysis. RESULTS: Risk factors included overweight/obesity, alcohol consumption, elevated blood pressure, family history, and smoking. Qualitative interviews revealed six themes: (a) recognizing risk, (b) lifestyle trajectories, (c) factors influencing lifestyles, (d) ideal healthy lifestyle modifications, (e) perceived benefits of healthy lifestyles, and (f) integrating technology and health apps. Participants demonstrated a lack of understanding of how the various factors contributed to CV risk. Influencing factors to a healthy lifestyle were categorized as environmental, relational, financial, work/life/school balance, and internal/intrinsic motivation. CONCLUSIONS: Understanding high-risk college students' beliefs and perceptions regarding CVD risk factors and lifestyle modification is the first step to assessing the problem facilitating early intervention in the young adult population. Clinicians should assess, develop, and implement risk reduction programs that are tailored to individuals who need it the most, those at high risk.
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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 | 0,002 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».