Cardiovascular Disease Risk Factors among Secondary School Students: A Review
Notice bibliographique
Résumé
Background: Cardiovascular diseases (CVDs) are the number one cause of death worldwide. An estimated 17.5 million people died worldwide in 2012 due to CVDs, representing 31% of all global deaths. In Ghana, CVDs were responsible for 14% of institutional deaths. Risk factors for coronary heart disease and stroke begin in childhood that develops in adulthood. The aim of this paper is to review CVD risk factors among secondary school students, prevalence and primary prevention of the disease. Methods: Detailed English-language literature search published between 2001 to present was conducted from Pub Med, Google Scholar and Cochrane library that identified ninety five published articles in exploring CVD risk factors among adolescent secondary school students. Eighty two of the papers were research articles from Ghana, Sudan, Congo, Nigeria, USA, UK, China, Canada, Turkey, Holland, and Poland, while thirteen were reports from World Health Organization (WHO), Institute of Medicine (IOM), Ghana Ministry of Health, and Ghana Health Service. Results: Most of the studies found that risk factors associated with CVDs among students included: physical inactivity, unhealthy diet, smoking, and alcohol. The studies also showed that these risk factors begin in childhood and accelerate during the adolescent age. These lead to overweight, obesity and hypertension and subsequently to CVDs in adulthood. Also, students are becoming hypertensive, though the condition was thought to affect people in their adulthood. Conclusion: Cardiovascular diseases are the leading cause of death in Ghana and worldwide, and risk factors of the disease are seen among secondary school students. Awareness and understanding risk factors could help public health professionals and the Ghana Health Service develop the appropriate interventions that will be targeted towards these populations.
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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 | 0,022 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,002 |
| 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 ».