Dietary Behavior Related to Cancer Prevention in a Low Income Community
Notice bibliographique
Résumé
Background: The incidence of cancer is increasing in developing countries. Diet and cancer have a close relationship. The objectives of this study were to measure the cancer prevention-related nutrition knowledge, attitudes, and practice and barriers related to healthy food in a low income community, and to assess their cancer worries. Subjects and methods: This cross-section descriptive study was carried out in a slum area in Cairo on a convenience sample of 414 adults permanently residing in the area. A structured interview questionnaire was used for collecting participants' socio-demographic data, knowledge about cancer, attitude and practice towards cancer dietary prevention, cancer worry scale, and the barriers preventing eating healthy food. Results: The study revealed a wide range of participants' knowledge scores. Participants' attitude towards a healthy diet was also low. The most deficient practices were related to the intake of balanced diet and vitamins, practice of exercise, and cancer screening. The most frequent barrier to a healthy diet was taste (42%), while the lack of information was the least (3.1%). Multivariate analysis showed that the knowledge score was positively predicted by cancer worry score. The attitude score was positively predicted by age and knowledge score, and the practice score by married status, crowding index, and attitude score. Conclusion: There is a poor level of knowledge and inadequate practices regarding cancer dietary prevention despite good attitudes, in addition to high worries about cancer. Implications for practice: There is urgent need for awareness raising intervention programs for dietary prevention of cancer.
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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 | 0,002 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».