Air quality and health education to increase knowledge and encourage health protective behaviour among older adults in Hamilton, Canada
Notice bibliographique
Résumé
Air pollution exposure is detrimental to population health and particularly to older adults (≥65 years of age) who are considered part of the “at-risk” population. The Air Quality Health Index (AQHI) provides air quality and health information such that the public can implement health protective behaviour and decrease exposure to outdoor air pollution. The AQHI education session for older adults aims to increase knowledge, encourage use of the AQHI, and gain a better understanding of how at-risk populations self-identify. An AQHI education session was delivered face-to-face to older adults living independently in Hamilton, Canada. A pre- and post-test questionnaire with both quantitative and qualitative questions was administered to measure knowledge and intention to use AQHI. A total of 62 participants attended the education session and completed the pre- and post-test questionnaire. Results of a paired t test indicated a statistically significant difference in pre- and post-test knowledge (p <0.05). After the education session, 82% of participants indicated their intention to use AQHI. The benefit of using AQHI included health protection while the most relevant barrier was the inability to self-identify as belonging to the elderly at-risk population. An AQHI education session was effective in increasing AQHI knowledge and encouraging use of the AQHI. Consideration must be given to replacing the current terminology “elderly” with the use of chronological age (≥65 years) to describe the at-risk population and foster greater ability to self-identify and use AQHI. Extra attention must be given to engage older adults living in lower socioeconomic areas to address health disparities.
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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 | 0,005 | 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 | 0,000 |
| 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) | 0,000 | 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 ».