Self-reported health behaviour change in adults: analysis of the Canadian Community Health Survey 4.1
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Knowledge of Canadians' experiences in making health behaviour changes (HBCs) in general, and among those at risk due to body mass index (BMI), would help inform health promotion / disease prevention programs. Selected self reported HBCs in the past 12 months by BMI category were examined in this secondary analysis of the Canadian Community Health Survey 4.1. These HBCs included increased sports/exercise, weight loss and improved eating habits. Barriers to HBC were also examined. METHODS: Descriptive analyses and forward stepwise logistic regression were completed on data from respondents 18 years and older. Self-reported BMI was corrected by the method of Connor Gorber et al. (2008). RESULTS: Our final sample was n = 111 449. Overall, 58% of respondents had made an HBC, with increased sports/exercise as the most important HBC in 29% of the sample, followed by improved eating habits (10%) and weight loss (7%). Half (51%) experienced barriers to HBC; lack of will power was most commonly cited, followed by work and family responsibilities. Obese respondents reported HBC more frequently than normal-weight respondents (60% vs. 55%), but the prevalence of increased sports/ exercise and improved eating habits was similar across BMI categories. Regression models accounted for only 6%-10% of the total variance. CONCLUSION: That a majority of respondents had made at least one HBC bodes well for positively shifting population health. Additional work to further characterize the population, and to improve on population indicators, is needed to assess the impact of health promotion/disease prevention efforts. These findings provide important first population benchmarks for future work.
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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 | 0,003 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,009 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».