Body Composition, Chronic Disease Risk and Physical Activity Levels of Urban and Rural Women in Selected Zimbabwean Communities
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Maintaining a physically active lifestyle helps to keep a healthy weight and lowers the risks of chronic diseases. The aim of this study was to determine and compare body composition, chronic disease risk and physical activity levels of rural and urban women in selected Zimbabwean communities. METHOD: The study followed a descriptive, comparative, and cross sectional design. A sample size of 280 women aged 18 to 60 years volunteered to participate. Anthropometric variables, blood pressure, blood glucose and cholesterol were measured using standard protocols. The International Physical Activity Questionnaire (IPAQ) and a Nutritional Questionnaires were self-administered. Routine descriptive statistics, independent t-tests and Chi-square tests were used and the significance was set at p≤0.05. RESULTS: A significant difference between urban and rural women with regards to Body Mass Index (BMI) p=0.009 (mean difference 1.62; 95% CI), Waist-Hip Ratio (WHR) p=0.003 (mean difference 0.02; 95%CI) was noted. Regarding chronic disease risk, urban women were classified as high and very high risk compared to rural women, p=0.019. With regard to the IPAQ there were significant differences in the transport domain, p=0.046, domestic domain p=0.02 and leisure domain p=0.020 between urban and rural women. CONCLUSION: The study indicated an increase in prevalence of overweight and obesity with increased chronic disease risk in urban women compared to rural women. Both urban and rural women showed high levels of physical activity.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».