Awareness of chronic disease diagnosis amongst family members is associated with healthy dietary knowledge but not behaviour amongst Inuit in Arctic Canada
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The extent to which awareness of chronic disease (CD) diagnosis affects one's healthy food knowledge, self-efficacy and intentions or healthy dietary and physical activity (PA) behaviours remains unexplored among Inuit in Canada. METHODS: A food frequency questionnaire and an adult impact questionnaire were used in a cross-sectional study to collect self-reported data on daily energy and nutrient intake, PA and the diagnosis of hypertension, diabetes, heart disease and cancer amongst adult Inuit and their family members. Associations between awareness of personal and family CD status and healthy food knowledge, self-efficacy and intentions, percentage of energy consumed from non-nutrient-dense foods and PA were assessed via ordinal logistic regression. RESULTS: Of the 266 participants, those who self-reported CD for both themselves and their relative(s) were more likely to have high healthy food knowledge [odds ratio (OR)=2.45] than those who did not. Reporting hypertension and heart disease amongst only relatives increased the likelihood of high knowledge (OR=5.20) and intentions (OR=5.10) for healthy eating. Heart disease in both participants and their relatives was associated with high levels of PA (OR=12.24). However, there were no associations when only participants (but not their relatives) reported having CD. A joint effect between a high level of education and awareness of CD was positively related to high food knowledge (OR=38.93). An inverse association between awareness of CD and unhealthy eating was not observed. CONCLUSIONS: Awareness of a relative having a CD was a more important factor in increasing knowledge and, to a lesser degree, self-efficacy or intentions to eat healthy than participants' awareness of personal CD. However, awareness was not associated with lower non-nutrient-dense food intake.
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 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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».