Epidemiology of Injury Among School-Going Adolescents in Ghana: Evidence From the Global School-Based Students Health Survey
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background: Unintentional injuries are a serious global public health problem and the second leading cause of death among adolescents age between 10-19 years. It is also the least researched in most low-income countries and Ghana in particular. This study aims to provide estimates of the prevalence, causes, and associated risk factors of unintentional injuries among school-going adolescents in Ghana.Methods: This is a cross-sectional study using data from the Ghana Global School-based Student Health Survey conducted in 2012 (N=3632). A two-stage cluster probability sampling technique was employed to select a representative sample of Junior and Senior High School students in ten administrative regions of the country. Cross tabulations and chi-square tests were used to provide estimates of prevalence, frequency, and causes of injuries. In the multivariable stage, a multiple logistic regression based on SAS 9.4 survey logistic modeling procedure was conducted to examine the association between unintentional injuries with explanatory variables. The final adjusted model was assessed using a significant level of (p<0.05).Results: In this study, 40.96% (1488) of school-aged adolescents reported having experienced an unintentional injury. Of these injuries, 64.5% occurred at home, while the least occurred via traffic (15.0%). The frequency of injury did not differ between boys and girls (P=0.368), but significantly higher in adolescents aged ≤17 than in those ≥ 18 years (P<0.001). Also, injuries were significantly higher in junior high school than in senior high school adolescents. Age, physical activity, sleeping problems, and loneliness were found to be the significant risk factors associated with unintentional injury among adolescents.Conclusion: Prevalence of unintentional injuries were widespread among adolescents in Ghana. Prompt prevention of these injuries among adolescents should be a public health priority. Preventive strategies in schools and homes should be enhanced. Injury preventive measures should emphasize on adolescents. Treatment options should be made available to adolescents struggling with a sleeping problem, loneliness, and those with accidents in physical activity.
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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 | 0,001 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».