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Enregistrement W2271538744 · doi:10.3148/69.2.2008.59

<i>Information Needs of Women</i> At Risk of Breast Cancer

2008· article· en· W2271538744 sur OpenAlexafffundvenue
Judy Paisley, Catherine Brown, Marlene Greenberg

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Dietetic Practice and Research · 2008
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueNutritional Studies and Diet
Établissements canadiensSunnybrook Health Science CentreToronto Metropolitan University
Organismes subventionnairesCancer Care Ontario
Mots-clésMedicineBreast cancerGerontologyHealthy eatingCancerFamily medicineInformation needsEnvironmental healthPhysical therapyPhysical activityInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

PURPOSE: Information needs and current information sources related to healthy eating, active living, and healthy body weight were examined in women attending breast cancer risk assessment clinics. METHODS: Convenience sampling was used to recruit 257 women over 20 years old. The women completed a self-administered survey (52.8% response rate) containing both closed- and open-ended questions. Most respondents were 49 or younger, were English-speaking, reported annual family incomes over $140,000, and resided in urban communities. RESULTS: Participants reported a need for general information concerning healthy eating, active living, and healthy body weight. For example, they wanted information on reading food labels (51.0%), healthy recipes (51.0%), activities for increasing overall fitness (52.5%), and achieving healthy body weights (48.6%). They also wanted information concerning the relationships between cancer risk and specific foods and nutrients, such as antioxidants (65.0%), supplements (60.7%), phytochemicals (47.5%), and omega-3 fatty acids (45.5%). Participants most often turned to magazines, friends, and family members when they wanted information on healthy eating, active living, and healthy body weight. CONCLUSIONS: These findings present an opportunity for dietitians to enhance their leadership role in creating and disseminating evidence-based information to meet the expressed needs of women who may be at increased risk for breast cancer.

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.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,012
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,014

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,012
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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.

Tête enseignante Opus0,040
Tête enseignante GPT0,341
Écart entre enseignants0,301 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations10
Publié2008
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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