Determinants of lifestyle behavior in type 2 diabetes: results of the 2011 cross-sectional survey on living with chronic diseases in Canada
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Lifestyle behavior modification is an essential component of self-management of type 2 diabetes. We evaluated the prevalence of engagement in lifestyle behaviors for management of the disease, as well as the impact of healthcare professional support on these behaviors. METHODS: Self-reported data were available from 2682 adult respondents, age 20 years or older, to the 2011 Survey on Living with Chronic Diseases in Canada's diabetes component. Associations with never engaging in and not sustaining self-management behaviors (of dietary change, weight control, exercise, and smoking cessation) were evaluated using binomial regression models. RESULTS: The prevalence of reported dietary change, weight control/loss, increased exercise and smoking cessation (among those who smoked since being diagnosed) were 89.7%, 72.1%, 69.5%, and 30.6%, respectively. Those who reported not receiving health professional advice in the previous 12 months were more likely to report never engaging in dietary change (RR = 2.7, 95% CI 1.8 - 4.2), exercise (RR = 1.7, 95% CI 1.3 - 2.1), or weight control/loss (RR = 2.2, 95% CI 1.3 - 3.6), but not smoking cessation (RR = 1.0; 95% CI: 0.7 - 1.5). Also, living with diabetes for more than six years was associated with not sustaining dietary change, weight loss and smoking cessation. CONCLUSION: Health professional advice for lifestyle behaviors for type 2 diabetes self-management may support individual actions. Patients living with the disease for more than 6 years may require additional support in sustaining recommended behaviors.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| 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 ».