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Enregistrement W2043297564 · doi:10.1111/j.0737-1209.2005.220502.x

Cardiovascular Health Promotion in Aging Women: Validating a Population Health Approach

2005· article· en· W2043297564 sur OpenAlexafffund
Jo‐Ann V. Sawatzky, Barbara J. Naimark

Notice bibliographique

RevuePublic Health Nursing · 2005
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCardiovascular Health and Risk Factors
Établissements canadiensUniversity of Manitoba
Organismes subventionnairesResearch ManitobaManitoba Health Research Council
Mots-clésHealth promotionCardiovascular healthContext (archaeology)OperationalizationPopulationGerontologyMedicinePopulation healthPublic healthDiseaseEnvironmental healthNursingPathologyGeography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVE: Although cardiovascular disease is the leading cause of death in North American women, most cardiovascular research has focused on men. In addition, while there has been a recent trend toward population health promotion (PHP) and a consequent focus on the broad determinants of health, there is still a dearth of research evidence related to the promotion of cardiovascular health within this context. The purpose of this study was to explore and describe the interrelationships between the determinants of health and individual cardiovascular health/risk behaviors in healthy women, within the context of a framework for PHP. DESIGN: A comprehensive inventory of factors affecting the cardiovascular health of women was operationalized in a survey questionnaire, the Cardiovascular Health Promotion Profile. Physical measures were also taken on each participant (n = 206). RESULTS: The multivariate analyses support significant interrelationships between the population health determinants and multiple individual cardiovascular health/risk behaviors in this cohort (p < 0.05). CONCLUSIONS: The evidence from this study provides foundational validation for a population health approach and population-based strategies for cardiovascular health promotion in women. Further research, within the context of a PHP framework, is central to building on the body of knowledge in this area.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,012
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Autre devis · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,959
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0120,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,059
Tête enseignante GPT0,347
Écart entre enseignants0,289 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeAutre devis
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations3
Publié2005
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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