Health Promoting Lifestyle Behaviors in Menopausal Women: A Cross-Sectional Study
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
<p><strong>BACKGROUND:</strong> Determining health promoting lifestyle behaviors of age-specific groups of women provides valuable information for designing health promotion intervention programs. Hence the present study was conducted to assess health promoting lifestyle behaviors in menopausal women.</p><p><strong>METHODS: </strong>The present descriptive cross-sectional study examined health promoting lifestyle behaviors in 400 menopausal women admitted to health care centers in Neka city-north of Iran-from March 2015 to July 2015. Health promoting lifestyle behaviors were evaluated using a demographic characteristics form and the Health Promoting Lifestyle Profile II (HPLP II) through simple convenience sampling. Data were analyzed in SPSS version 18 using descriptive and inferential statistics at the significance level of P&lt;0.05.<strong></strong></p><p><strong>RESULTS: </strong>The mean score of participants' health promoting lifestyle behaviors was 136.43±19.61, ranging from 88 to 194. The logistic regression test revealed women's health promoting lifestyle behaviors to be significantly related to their place of residence (P=0.009, odds ratio=1.73) and their spouse's level of education (P=0.027, odds ratio=0.58). The Pearson correlation test showed significant relationships between mean score of the six sub-scale of health promoting lifestyle behaviors with each other (P&lt;0.001).<strong></strong></p><p><strong>CONCLUSION:</strong><strong> </strong>These findings have implications for addressing the role of men to promote health promoting lifestyle behaviors among rural menopausal women.<strong></strong></p>
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.
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 | 0,060 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,002 |
| 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 découle