The Effectiveness of Lifestyle Educational Program in Health Promoting Behaviors and Menopausal Symptoms in 45-60-Year-Old Women in Marvdasht, Iran
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Health and lifestyle of women are of great importance in some periods of life, such as menopause. Since postmenopausal women are considered as a vulnerable group of the society, finding a strategy to improve their health seems necessary. METHODS: This experimental study with pretest-posttest design was carried out on 200 postmenopausal women between 45 and 60 years old in Ramjerd, Marvdasht, Iran, in 2014. The women who met the inclusion criteria of the study were selected by simple random sampling. The data were collected using demographic information questionnaire, Menopause Rating Scale (MRS), and Walker's Health Promoting Lifestyle Profile (HPLPII). The data were entered into the SPSS statistical software (version 19) and were analyzed using descriptive statistics, paired t-test, independent t-test, and chi-square test. P-values less than 0.05 were considered as statistically significant. RESULTS: The results of paired t-test showed a significant difference in the mean scores of health promoting lifestyle and MRS in the experimental group (P<.05), but not in the control group (P>.05). CONCLUSION: Lifestyle education was effective in health promoting behaviors and menopausal symptoms. After the educational intervention, health promoting behaviors increased and menopausal symptoms decreased in the postmenopausal women. Therefore, educational interventions based on health promoting lifestyles can be used as an appropriate strategy to reduce postmenopausal women's menopausal symptoms and improve their health.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| 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) | 0,001 | 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 ».