A Predictive Model of Apartment-Living Based on Socio-Economic and Demographic Factors With Health-Based Approach in Iran
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Due to importance and progressive growth of apartment-living phenomenon in the world today, it is essential to survey the different dimensions of this modern lifestyle. The aim of this study is to predict rate of apartment-living based on the different predicted variables of socio-economic and demographic factors with approach to different health aspects. METHODS: A descriptive- analytic study was carried out between 600 apartment and 800 non-apartment residents in the Shiraz (Southern Region of Iran) through multi-stage cluster sampling during the year 2011. The statistical analysis was performed on the obtained data using multi-variable logistic regression as well as ANOVA analysis. RESULT: the rate for apartment-living in above 30 years old age group was 8.31 times more than 15-30 years old, 9.6 times more in employed vs. unemployed; 6.57 and 9.49 times more in families with average and high monthly incomes, respectively, vs. family with low monthly income; 8.73 times more in owner sub-group vs. renter sub-group; and 1.30 times more in people living lonely than those living with family. People living in an apartment are in poor health status considering physical, mental and social aspects. CONCLUSION: Based on the results, it is very important that policy makers in urban areas consider the determinative role of socio-economic and demographic factors, which are involved in selecting apartment-living lifestyle by urban residents and also are effective on health.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,004 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».