Comparison of healthy lifestyle behaviors among individuals with and without cardiovascular diseases from urban and rural areas in China: A cross-sectional study
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: The study aimed to explore the gap of prevalence of healthy lifestyle behaviors including smoking cessation, quitting drinking, physical activity and healthy eating between Chinese adults with and without cardiovascular diseases (CVDs). METHODS: This study is a cross-sectional component of Prospective Urban Rural Epidemiology (PURE)-China study, which recruited ~46,000 participants from 70 rural and 45 urban communities between 2005 and 2009. Participants were divided into disease (with CVDs) and control (without any diseases) groups. The adjusted rates were estimated for different strata by the generalized, linear mixed-effects model, including community as a random effect with additional adjustment for age, sex, education and income. RESULTS: Among 40,490 participants, <10% had all four healthy lifestyle behaviors (disease group versus control group: urban areas: 7.8% versus 8.1%; rural areas: 3.4% versus 3.2%). The rates of smoking cessation and quitting drinking were significantly higher in disease group for both urban and rural residents (P<0.001). In urban areas, higher rates were observed in all other three healthy lifestyle behaviors except physical activity in low-income regions (P<0.05). Similarly, the higher trends were observed for stopping smoking and drinking while opposite trends for healthy eating among rural residents from low-income regions (P<0.05). CONCLUSIONS: Our study showed that the prevalence of adopting all four behaviors was low among Chinese adults. Individuals with CVDs were more likely to follow healthy lifestyle behaviors, but it still indicated a large gap between the actual and ideal adoption of healthy lifestyle behaviors, which called for the promotion of population-wide strategies to modify lifestyle behaviors in addition to individual health-care intervention strategies.
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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 | 0,000 | 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 ».