Adherence to Cancer Prevention Guidelines among Older White and Black Adults in the Health ABC Study
Notice bibliographique
Résumé
One-third of cancers can be prevented through healthy lifestyles. This study investigates the prevalence of and factors associated with engagement in cancer prevention guidelines in a population-based cohort of 2124 older white and black men and women. We used Health ABC data to construct a score from 0 (lowest adherence) to 7 (greatest adherence) based on the sum of seven recommendations for cancer prevention from the World Cancer Research Fund/American Institute for Cancer Research; body fatness (maintenance of healthy body weight), physical activity (at least moderately physically active), diet (fruit, vegetables, fiber, and red and processed meat), and alcohol. Mean (SD) scores in men and women were 3.24 (1.09) and 3.17 (1.10). Lower scores were associated with younger age (women only), black race, current smoking, and prevalent cardiovascular disease. Less than 1% of men and women adhered to all recommendations. Of the individual guidelines, adherence was lowest for fiber (9% of men; 6% of women) followed by physical activity (26% of men; 18% of women), and body weight (21% of men; 26% of women). These results suggest a critical public health need, especially given the growing older population. Black older adults, smokers, and those with prevalent disease may be at higher risk and thus warrant additional focus.
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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 | 0,002 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 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 ».