Unhealthy Behaviors Among Canadian Men Are Predictors of Comorbidities: Implications for Clinical Practice
Notice bibliographique
Résumé
Men's poor health behaviors are an increasingly prevalent issue with long-term consequences. This study broadly samples Canadian men to obtain information regarding health behaviors as a predictor of downstream medical comorbidities. A survey of Canadian men included questions regarding demographics, comorbidities, and health behaviors (smoking and alcohol consumption, sleep and exercise behaviors, and dietary habits). Health behaviors were classified as either healthy or unhealthy based upon previous studies and questionnaire thresholds. Multivariate regression was performed to determine predictors for medical comorbidities. The 2,000 participants were aged 19-94 (median 48, interquartile range 34-60). Approximately half (47.4%) were regular smokers, 38.7% overused alcohol, 53.9% reported unhealthy sleep, 48.9% had low levels of exercise, and 61.8% had unhealthy diets. On multivariate analysis, regular smoking predicted heart disease (OR 2.08, p < .01), elevated cholesterol (OR 1.35, p = .02), type 2 diabetes (OR 1.57, p = .02), osteoarthritis (OR 1.43, p = .04), and depression (OR 1.62, p < .01). Alcohol overuse predicted hypertension (OR 1.40, p < .01) and protected against type 2 diabetes (OR 0.61, p < .01). Unhealthy sleep predicted hypertension (OR 1.46, p < .01), erectile dysfunction (OR 1.50, p = .04), and depression (OR 1.87, p < .01). Low levels of exercise predicted hypertension (OR 1.30, p = .03) and elevated cholesterol (OR 1.27, p = .05). Finally, unhealthy diet predicted depression (OR 1.65, p < .01). This study confirms the association of poor health behaviors and comorbidities common to middle-aged and older men. The results emphasize the potential scope of targeted gender-sensitized public awareness campaigns and interventions to reduce common male disease, morbidity, and mortality.
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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 | 0,002 | 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 | 0,001 |
| 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 ».