Using the Internet to Support Exercise and Diet: A Stratified Norwegian Survey
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Internet is used for a variety of health related purposes. Use differs and has differential effects on health according to socioeconomic status. OBJECTIVE: We investigated to what extent the Norwegian population use the Internet to support exercise and diet, what kind of services they use, and whether there are social disparities in use. We expected to find differences according to educational attainment. METHODS: In November 2013 we surveyed a stratified sample of 2196 persons drawn from a Web panel of about 50,000 Norwegians over 15 years of age. The questionnaire included questions about using the Internet, including social network sites (SNS), or mobile apps in relation to exercise or diet, as well as background information about education, body image, and health. The survey email was opened by 1187 respondents (54%). Of these, 89 did not click on the survey hyperlink (declined to participate), while another 70 did not complete the survey. The final sample size is thus 1028 (87% response rate). Compared to the Norwegian census the sample had a slight under-representation of respondents under the age of 30 and with low education. The data was weighted accordingly before analyses. RESULTS: Sixty-nine percent of women and 53% of men had read about exercise or diet on the Internet (χ(2)= 25.6, P<.001). More people with higher education (71%, χ(2)=19.1, P<.001), reported this. The same gender difference was found for using Internet-based interventions with 20% of women compared to14% of men reporting having used these interventions (χ(2)=7.9, P= .005), for having posted a status about exercise or diet on Facebook or other SNS (23% vs 12%, χ(2)=18.8, P<.001), and for having kept an online exercise or diet journal (21% vs 15%, χ(2)=7.0, P=.008). Evaluations of own physical appearance accounted for some of the gender differences in using online exercise or diet journals. Seven percent of the total sample reported having used electronic communication to ask professionals about exercise or diet, while a few more had discussed online with peers (10%). Asking professionals online was more common amongst those with only primary education (13%, χ(2)<10.5, P=.005). CONCLUSIONS: Gender and education are related to how the Internet is used to support health behaviors. We should be aware of the potential role of the Internet in accelerating social disparities in health, and continue to monitor population use. For Internet- and mobile-based interventions to support health behaviors, this study provides information relevant to tailoring of delivery media and components to user.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».