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Enregistrement W2479834037 · doi:10.1111/nin.12148

Exploring the impact of gender inequities on the promotion of cardiovascular health of women in Pakistan

2016· article· en· W2479834037 sur OpenAlexafffund
Rubina Barolia, Alexander M. Clark, Gina Higginbottom

Notice bibliographique

RevueNursing Inquiry · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueGlobal Public Health Policies and Epidemiology
Établissements canadiensUniversity of Alberta HospitalUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesInternational Development Research Centre
Mots-clésSocioeconomic statusAutonomyMedicineHealth promotionDiseaseGerontologyDouble burdenEnvironmental healthEthnic groupPsychologyPublic healthPolitical scienceObesityNursingPopulation

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Cardiovascular disease exerts an enormous burden on women's health. The intake of a healthy diet may reduce this burden. However, social norms and economic constraints are often factors that restrain women from paying attention to their diet. Underpinned by critical realism, this study explores how gender/sex influences decision-making regarding food consumption among women of low socioeconomic status (SES). The study was carried out at two cardiac facilities in Karachi, Pakistan, on 24 participants (male and female from different ethnic backgrounds), who had received health education. Using an interpretive descriptive approach, the study identified major barriers to a healthy diet: proscribed gender roles and lack of women's autonomy, power, male domination, and abusive behaviours. Cardiovascular risk and disease outcomes for the Pakistani women of low SES are likely to further escalate if individual and structural barriers are not reduced using multifactorial approaches.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,845
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,232
Tête enseignante GPT0,387
Écart entre enseignants0,155 · 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 tête enseignante, 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

Citations17
Publié2016
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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