Structural analysis of the effects of dietary and lifestyle habits, socio-economic status, and three health-related factors on urban elderly in Japan
Notice bibliographique
Résumé
This study aimed to reveal the causal relationships of dietary and lifestyle habits with socio-economic status (SES) and three health-related factors (physical, mental and social health) in elderly urban dwellers in Japan. All the elderly urban dwellers aged 65 years or more in an urban area of Tokyo were surveyed using a self-administered questionnaire in September 2001. There were 13,195 respondents with a response rate of 80.2%. And then, two follow-up surveys were conducted in 2004 and 2007, respectively. Finally, 8162 respondents were included as analysis subjects. Data analysis was performed using factor analysis and structural equation modelling (SEM). As a result of an exploratory factor analysis, three latent variables (‘dietary and lifestyle habits in 2004’, ‘SES in 2001’ and ‘three health-related factors in 2001’) were defined and applied in the SEM. From the best-fit models, dietary and lifestyle habits in 2004 were well explained by SES and three health-related factors in 2001 (R2 = 0.44 for elderly men and R2 = 0.61 for elderly women). The results showed that dietary and lifestyle habits in 2004 were not only directly affected by SES and the three health-related factors in 2001, but also indirectly by SES via the three health-related factors. Moreover, the causal relationships between the three latent variables depended on sex and age. In conclusion, SES as a basic determinant – enough income, high education level and good physical, mental and social health – favoured both directly and indirectly the practice of healthy or desirable lifestyle habits of the elderly late in life. It will be necessary to construct a model with higher external validity in a future study.
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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 | 0,002 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».