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Enregistrement W2059715206 · doi:10.1017/s0714980800004487

Who Are the Users of Vitamin–Mineral and Herbal Preparations among Community-Living Older Adults?

2003· article· en· W2059715206 sur OpenAlexaffabout
Jacquelyn D. McKenzie, Heather Keller

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal on Aging / La Revue canadienne du vieillissement · 2003
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueComplementary and Alternative Medicine Studies
Établissements canadiensUniversity of Guelph
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineScale (ratio)Environmental healthGerontologyBivariate analysisVitamin D and neurologyBody mass indexMultivariate analysisPopulationTraditional medicineGeographyInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

ABSTRACT Information on the characteristics of seniors who use supplements is lacking. A convenience sample of community-living seniors (n= 128) was recruited from 10 sites to identify factors associated with supplement use (vitamin-mineral and/or herbal preparations). Data on nutritional variables, health history, and supplement use were collected with an interview-administered questionnaire. APropensity to Use Supplementsscale was developed and was associated with increased use of herbal supplements. At the bivariate level, few characteristics distinguished users and non-users. Multivariate modelling revealed the Propensity scale and a low Body Mass Index to be factors related to the total number of supplements used. When individual scale items were examined at the bivariate level, food supply concerns, health beliefs, and a proactive role in one's own health were associated with increased supplement use. Initial results suggest seniors' attitudes towards supplements may be an important factor contributing to their decision to use supplements. Further work is required in a more diverse, randomly selected, older Canadian population.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,500
Score d'incertitude au seuil0,994

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,015
Tête enseignante GPT0,246
Écart entre enseignants0,231 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
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

Citations4
Publié2003
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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