Native/Aboriginal Students use Natural Health Products for Health Maintenance More so than Other University Students
Notice bibliographique
Résumé
Background and aim: University student use of Natural Health Products (NHP) for health maintenance (HealthM) is assessed in Canada.We hypothesize greater use of NHP by Native/Aboriginal and female students.Demographic predictor variables and the top ten NHP used are determined.Methods: A cross-sectional survey of 963 students (n=212 Native/Aboriginal; n=751 non-Native/Aboriginal) was conducted.χ2 and Fisher's exact tests analyzed group differences.Multiple logistic regressions determined predictor variables of NHP use.Results: Of 963 surveyed students, 268 (27.8%) used NHP for HealthM, while 695 students (72.2%) did not.More Native/Aboriginal students used commercial tobacco (47% vs. 13%, P<0.001) and NHP (67% vs. 45%, P<0.001) than non-Native/Aboriginal students.Gender was not associated with NHP use (P=0.527).Canadians used echinacea more than non-Canadians (Odds Ratio.OR=4.96; 95% CI: 1.2-21.0).Ginger (OR=0.39;95% CI: 0.2-0.78)and garlic (OR=0.28;95% CI: 0.13-0.6)were popular amongst non-Canadians.Native/Aboriginal students used homeopathics (OR=39.9;95% CI: 8.6-185.4)and rat root (OR=56.73;95% CI: 6.91-465.8).Chamomile was less used by males (OR=0.33;95% CI: 0.13-0.83)and used more by upperclassmen (OR=2.6 95% CI: 1.3-5.3).Conclusion: Homeopathics and rat root are popular amongst Native/Aboriginal students.Garlic and ginger are popular amongst non-Canadians than Canadian students; however, more Canadians used echinacea for HealthM than non-Canadians.Chamomile is less popular amongst males.Commercial tobacco is used more by Native/Aboriginal students.Predictors of NHP use are: Native/Aboriginaland upperclassman.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,009 | 0,001 |
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 ».