World Mental Health Day 2023: Increasing awareness of mental health in India & exciting opportunities for the future
Notice bibliographique
Résumé
Background & objectives: In Himachal Pradesh (HP), a comprehensive health survey was conducted to assess the prevalent health affecting habits and issues among young individuals aged 10 to 24 yr. The study was aimed to evaluate key factors such as nutrition, substance use (including tobacco and alcohol), mental health concerns such as anxiety and depression, sexual behaviours and personal hygiene, as well as incidents of violence and injury (including road traffic and other injuries). Methods: A cross-sectional survey was conducted in HP on 2895 individuals aged between 10 and 24 yr. The survey encompassed four districts, namely Shimla, Kinnaur, Kangra, and Sirmaur, and 12 blocks (three in each district). To ensure a representative sample, a stratified multistage cluster sampling approach was used. Districts and blocks were selected purposively so as to represent the diverse sociodemographic and cultural characteristics of this region. Within each block, thirty clusters were chosen using a probability proportional to size method. Clusters were defined as villages in rural areas and wards in urban areas. The World Health Organization 30 × 7 cluster technique was employed to identify households and individuals for the study. Results: Underweight (44.39%), risk of cell phone addiction (19.62%), feeling anxious (15.54%), unintentional injuries (14.72%) and violence (8.19%) were the top five health impacting problems among young people in HP. Interpretation & conclusions: The leading health impacting problems identified are preventable and/or modifiable factors affecting the overall health and development of young people in HP. These need to be addressed as priority health problems for interventions with a focus on maintaining positive health through integrated approaches including care provision, risk reduction and health promotion related to these health impacting behaviours. Such interventions are likely to yield better results towards the overall health and development of young people in HP.
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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 | 0,016 | 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 | 0,001 | 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 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 ».