Association of Coronary Risk Factors with BMI, Blood Pressure, and Diabetic Score in Football Factory Workers
Notice bibliographique
Résumé
Background: Cardiovascular diseases are the leading cause of mortality worldwide. Occupational activities may influence coronary risk factors such as BMI, blood pressure, and diabetes, particularly among sedentary workers.Objective: This study aimed to evaluate the association of coronary risk factors with BMI, blood pressure, and diabetes risk score among football factory workers.Methods: A cross-sectional study was conducted among 102 football factory workers aged 40–55 years in Sialkot, Pakistan. Data were collected using the Physical Activity Readiness Questionnaire (PAR-Q), the Finnish Diabetes Risk Score (FINDRISC), and a coronary risk table proposed by the Michigan Heart Association. Descriptive and inferential statistics, including Pearson correlation, were performed using SPSS version 25.Results: Among participants, 49.02% had high blood pressure, while 47.06% were overweight (BMI >24.5). Coronary risk was low (<5%) in 76.47% of workers, with 6.66% showing a high risk (>20%). Diabetes risk was low (<7 points) in 63.73% of workers. A weak positive correlation was observed between coronary risk and BMI (r = 0.200, p = 0.044), but correlations with blood pressure (r = 0.075, p = 0.455) and diabetes (r = 0.104, p = 0.297) were not statistically significant.Conclusion: Football factory workers demonstrated minimal coronary risk due to their relatively healthy lifestyle. BMI was the most significantly associated factor among the measured variables.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,018 | 0,006 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,003 |
| 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 ».