Clustering of Unhealthy Behaviors in the Aerobics Center Longitudinal Study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Clustering of unhealthy behaviors has been reported in previous studies; however the link with all-cause mortality and differences between those with and without chronic disease requires further investigation. OBJECTIVES: To observe the clustering effects of unhealthy diet, fitness, smoking, and excessive alcohol consumption in adults with and without chronic disease and to assess all-cause mortality risk according to the clustering of unhealthy behaviors. METHODS: Participants were 13,621 adults (aged 20-84) from the Aerobics Center Longitudinal Study. Four health behaviors were observed (diet, fitness, smoking, and drinking). Baseline characteristics of the study population and bivariate relations between pairs of the health behaviors were evaluated separately for those with and without chronic disease using cross-tabulation and a chi-square test. The odds of partaking in unhealthy behaviors were also calculated. Latent class analysis (LCA) was used to assess clustering. Cox regression was used to assess the relationship between the behaviors and mortality. RESULTS: The four health behaviors were related to each other. LCA results suggested that two classes existed. Participants in class 1 had a higher probability of partaking in each of the four unhealthy behaviors than participants in class 2. No differences in health behavior clustering were found between participants with and without chronic disease. Mortality risk increased relative to the number of unhealthy behaviors participants engaged in. CONCLUSION: Unhealthy behaviors cluster together irrespective of chronic disease status. Such findings suggest that multi-behavioral intervention strategies can be similar in those with and without chronic disease.
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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 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».