Lifestyle Habits and Obesity Risk Among Adolescent Medical Students
Notice bibliographique
Résumé
Introduction. Obesity is a significant public health issue and a prevalent preventable nutritional disor- der. It can result from hereditary factors, prenatal conditions, environmental influences, metabolism, and lifestyle choices. This condition leads to an accu- mulation of adipose tissue and increased body mass.Aim. This study aimed to identify participants’ life- style habits, determine their nutritional status, and assess potential predictors of obesity.Methods. The cross-sectional study included 354 students from the Sarajevo High School of Medicine, of whom 236 (approximately 70%) were female. Par- ticipants were aged 14 to 18 years, with a mean age of 16.32 ± 1.74 years. The study involved collecting anthropometric data from physical education class records and administering a structured questionnaire (socio-demographic characteristics and assessment of life habits) designed for this study.Results. It was found that approximately one quarter of the subjects were overweight/obese. Unhealthy eating habits were prevalent, with around 50% of re- spondents consuming fruits and vegetables every day, 80% consuming sugar-sweetened beverages, snacks and fast food. The Pearson correlation test and linear regression determined that inappropriate eating hab- its, lack of physical activity and pronounced sedentary habits significantly affect the occurrence of excessive body mass/obesity in the subjects.Conclusion. Research shows many adolescents have unhealthy habits and obesity, which pose serious health risks. Early screening and prevention are crucial to reduce these risks and promote long-term health.
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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 | 0,000 | 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 | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».