Cardiovascular Disease Risk Related Knowledge, Perception, Behaviours, and Utilization of Routine Screening Services among a Nigerian Adult Population: A Cross-Sectional Analytic Study.
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Cardiovascular disease (CVD) risk preventive interventions should be informed by and targeted at addressing health literacy needs of individuals and communities. This study assessed the CVD risk knowledge, perception, behaviours, and utilization of routine risk screening services among a Nigerian adult population. METHODS: A cross-sectional analytic study design was employed to assess the CVD risk knowledge, perception, behaviours, and utilization of risk screening services among a random multistage sample of 900 adults. Data were collected using an interviewer-administered semi-structured questionnaire adapted from the WHO STEPS questionnaire. Descriptive and inferential analyses of data collected were carried out using the IBM SPSS version 28 software. RESULTS: The mean age of the study participants was 45.0 (SD = 18.7) years, with 66.8% reporting three concurrent risk behaviours, and 34.2% reporting utilization of at least one CVD risk screening service in the preceding year. Overall good CVD risk knowledge, and perception among the study participants was 77.2% and 19.6% respectively. Education, urban settlement, family history of CVD, good overall CVD risk knowledge and perception were predictors of the utilization of CVD risk screening services. CONCLUSION: A significant proportion of the study participants reported multiple CVD risk behaviours, had poor risk perception and utilization of risk screening services despite having a good overall CVD risk knowledge. There is need for concerted efforts by the relevant stakeholder in the State Ministry of Health to target the adult population in the study setting with health promotion information on CVD risk prevention and the benefits of early risk detection.
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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 | 0,003 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 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 | 0,000 |
| 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 ».