Lifestyle Behaviors, Subjective Health, and Quality of Life Among Chinese Men Living With Type 2 Diabetes
Notice bibliographique
Résumé
The aim of the present study was to investigate the association between self-reported health (SRH) and quality of life (QoL) with five lifestyle-related behaviors including tobacco smoking, drinking alcohol, physical activity status, consumption of fruits, and consumption of vegetables among men diagnosed with type 2 diabetes. Participants were 786 Chinese men older than 40 years and living in urban households. Cross-sectional data on self-rated health, associated sociodemographics, and health-related behaviors were collected from the Study on Global AGEing and Health (Wave 1) of World Health Organization. Results of multivariable regression reported significant association with adherence to healthy lifestyle behavior and SRH but not QoL. According to the results, percentage of men who reported being in good SRH was overwhelmingly high (95.9%) compared with good QoL (5%). Adherence to healthy behavior was strongly associated with SRH in both bivariate and multivariate analysis, adjusted odds ratio (95% confidence interval) of good SRH for nonsmokers: 1.276 [1.055, 2.773], nondrinkers:1.351 [1.066, 3.923], taking physical exercise: 1.267 [1.117, 3.109], consuming at least five servings of fruits: 1.238 [1.034, 6.552], and vegetables: 1.365 [1.032, 3.885]. The current findings suggest that abstention from tobacco and alcohol, optimum consumption of fruits and vegetables, regular physical exercise could have marked impact on the health status of diabetic men.
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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 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| 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 ».