MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2777646751 · doi:10.3390/bs8010002

The Length of Residence is Associated with Cardiovascular Disease Risk Factors among Foreign-English Teachers in Korea

2017· article· en· W2777646751 sur OpenAlexaboutno aff
Obiang-Obounou Brice

Notice bibliographique

RevueBehavioral Sciences · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCardiovascular Disease and Adiposity
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAcculturationOverweightResidenceMedicineObesityEthnic groupImmigrationDemographyRisk factorDiseaseGerontologyEnvironmental healthGeographyInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Cardiovascular disease (CVD) is a group of disorders that involve the heart and blood vessels. Acculturation is associated with CVD risk factors among immigrants in Western countries. In this study, the association between acculturation and CVD risk factors was examined among English teachers from Europe and the USA living in Korea. English teachers were defined as those who reported their profession as “English Teacher”. Only English teachers from Europe (UK, and Ireland, n = 81) and North America (Canada and USA, n = 304) were selected. The length of residence and eating Korean ethnic food were used as proxy indicators for acculturation. Gender was associated with hypertension: 17.6% of males self-reported to have the cardiovascular risk factor when compared to females (7.4%). The length of residence in Korea was associated with hypertension (p = 0.045), BMI (p = 0.028), and physical inactivity (p = 0.046). English teachers who had been residing in Korea for more than five years were more likely to report hypertension (OR = 2.16; p = 0.011), smoking (OR = 1.51; p = 0.080), and overweight/obesity (OR = 1.49; p = 0.009) than participants who had been living in Korea for less than five years. This study found evidence of the healthy immigrant effect and less favorable cardiovascular risk profiles among English teachers who have lived in Korea for over five years.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,834

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,002
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 Opus0,038
Tête enseignante GPT0,289
Écart entre enseignants0,251 · 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

Citations3
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueBehavioral SciencesMême sujetCardiovascular Disease and AdiposityTravaux en français237 207