Youth Health Risk Behavior Assessment among University Students in Baghdad, Iraq
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Health risk behavior is one of the leading causes of morbidity and mortality in the world. The social and economic costs associated with these behaviors can be reduced by changes in individuals’ behavior. Health-related behavior can either enhance or damage physical, psychological and social wellbeing. Human behavior is influenced by an individual’s health consciousness. OBJECTIVE is to study health related behavior that includes dietary habits, physical activity, smoking and alcohol consumption, screen time and behavior related to unintentional injury among students attending public universities in Baghdad. METHODS: Study design is Cross Sectional Study; sampling method is multi-stage Cluster sampling. Self-administered questionnaire was used to collect student data, a total of 1836 students participated in the study RESULTS: Among the 1836 students who participated in the study, 21.4% are smokers, only 3.4% use seatbelts while driving, 11% took medicine without prescription and 78% did not perform regular exercise. 85% of students use the internet at least three hours per day. Dietary habits of students were average based on diet recommendation. CONCLUSION: Health related behavior traits were average among university students in Baghdad. Policy changes to reinforce stringent road traffic safety measures and initiate regular health promotion programs in universities to motivate students to be more proactive towards their health and fitness.
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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 | 0,025 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».