DOES RESIDENCE SETTING INFLUENCE HEALTH AND FITNESS?
Notice bibliographique
Résumé
Regional differences in health may be related to lifestyle and these differences may impact lifestyle interventions. PURPOSE: We explored Canadian regional and urban-rural associations among lifestyle characteristics (levels of fitness, energy expenditure) and perceived benefits/barriers to adoption of physical activity in older adults. METHODS: A total of 305 healthy community dwelling older adults were examined at baseline in the STEP study, an exercise prescription and counselling intervention conducted in communities throughout Canada. Setting included four regions (Maritimes, Ontario, Alberta, British Columbia) stratified for urban-rural residence in Canada. Thirty-seven phyaicians, 17 urban-20 rural, participated in the study. Outcome measures were the region of Canada, urban or rural residence; cardiorespiratory fitness; energy expenditure (7-day PAR); and exercise benefits and barriers (EBBS). RESULTS: Overall, mean VO2max values between regions were the lowest in the Ontario and highest in Western provinces. In Western provinces, rural setting showed higher energy expenditure than urban setting, whereas in Ontario and Maritimes, urban setting had higher energy expenditure than rural. Perceived benefits of exercise were low overall, however urban setting showed greater perceived benefit than their rural counterparts. Urban-rural difference in perceived barriers to exercise was greatest in western Canada. CONCLUSION: Lifestyle habits related to fitness and physical activity and perceptions of benefit/barrier vary with regional and urban-rural distribution. The impact of these differences on response to physical activity intervention will be explored in the STEP study. Supported by CIHR and Pfizer Canada Inc.
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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 | 0,001 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 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 | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».