Factors Related to Self-perceived Health in Rural Men and Women
Notice bibliographique
Résumé
This study examined self-perceived health status among men and women who live on farms, as well as variations in factors related to negative health status observed by gender. Data were collected in the province of Saskatchewan, Canada, in 2013 through the use of a cross-sectional survey. A multistage sample was developed consisting of farms nested within rural municipalities and then agricultural soil zones. The response rate was 48.8% at the farm level, with a final sample of 2,353 (1,416 men, 937 women) from 1,119 farms. Variables under study included self-reports of health status, as well as demographic, behavioral, and farm operational factors that could influence perceived health status. The analysis was initially descriptive followed by multilevel logistic regression analyses. Self-reports of diagnosed comorbidities were strongly associated with negative health status among both men and women. Daytime sleepiness was more modestly associated with negative health status in both genders. Among men, additional risk factors tended to be functional, and included older age, part-time work status, and binge drinking. Among women, additional risk factors included cigarette smoking, overweight or obesity, and lower levels of education. The study demonstrated that there were both similarities and differences between men and women on farms in the factors related to negative self-perceived health status. These findings should inform the content and targeting of health promotion programs aimed at rural populations.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».