Sense of community-belonging and health-behaviour change in Canada
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Research indicates that primary prevention targeting individual behaviours should incorporate contextual factors. The objectives of this study are to examine the role of community-belonging and contextual factors on health-behaviour change in Canada, and whether the influence of community-belonging on behaviour change varies by specific types of behaviours and contextual factors. METHODS: Data on individual-level community-belonging, socio-demographics and self-rated health were obtained for 119 693 respondents from the 2007/2008 Canadian Community Health Survey located within 100 health regions across Canada. Contextual factors were based on health-region groupings of socio-economic determinants of health. Multilevel models were used to estimate the influence of community-belonging and health-region contextual factors on general, and specific, health-behaviour changes in the past year. RESULTS: After controlling for individual and contextual factors, community-belonging showed a positive dose-response relationship with health-behaviour change. Health-region contextual factors were only slightly associated with behaviour change; however, the influence of community-belonging on behaviour change showed significant variability based on health-region contextual factors. The influence of community-belonging also varied by specific health-behaviour changes, but for most prominent health behaviours (exercise, weight loss and improved diet) the effect was consistent. CONCLUSIONS: Community-belonging was strongly related to health-behaviour change in Canada and may be an important component of population health prevention strategies. Efforts to increase community-belonging, however, need to be considered along with contextual factors.
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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 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| 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 ».