Health behaviours, intentions and barriers to change among obesity classes I, II and III
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Summary Health behaviour change is a cornerstone in the management of obesity, and data on health behaviours, intentions and barriers to change would be useful to inform the development of interventions. The aim of this study was to describe these variables in individuals with obesity, and to compare obesity classes. The study obtained data from the Canadian Community Health Survey 2011–2012 including 5614 adults with body mass index (BMI) ≥30 kg m −2 . The majority of participants reported eating four or more fruits and vegetables daily (65.3% [95% confidence interval {CI}: 64.1–66.6]), being a regular drinker (59.6% [95% CI: 58.4–61.0]) and inactive (58.0% [95% CI: 56.7–59.3]). About 84% of participants answered they should do and/or intend to do something in the next year to improve their health, with increasing exercise being the most reported choice (69.2% [95% CI: 67.1–71.5]). Among the 58.0% (95% CI: 55.9–60.2) of participants facing barriers to change, the lack of willpower was the most reported (37.0% [95% CI: 34.2–39.7]). No difference between classes for intention to change and barriers were found. Comorbidities were the most important factor explaining several health behaviours and barriers to change. The vast majority of participants, regardless of the severity of obesity, know they should do and also want to do something to improve their health, but faced a lack of willpower. Thus, the most important thing to consider during an obesity intervention is the lack of motivation to modify health behaviours and beyond BMI, the presence of comorbidities.
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.
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 | 0,003 |
| 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 | 0,006 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 découle