An online cross‐sectional survey of the health risk behaviours among informal caregivers
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
ISSUE ADDRESSED: Informal caregivers may experience unique barriers to engaging in healthy lifestyles, consequently increasing their risk of chronic disease. Among a convenience sample of informal caregivers, this study aimed to: (a) assess the self-reported health risk behaviours of low fruit and vegetable consumption, low physical activity, current smoking and hazardous alcohol consumption; (b) examine the demographic, caree condition and country of residence variables associated with each health risk behaviour; and (c) report the engagement in multiple health risk behaviours. METHODS: An online cross-sectional survey among caregivers in Australia, Canada, New Zealand, the United Kingdom and the United States was conducted. Self-reported health risk behaviours were assessed and compared to key Australian healthy living guidelines. Logistic regression modelling identified participant factors associated with each health risk behaviour. RESULTS: Overall, 384 caregivers were included in the analysis. Hazardous alcohol consumption was the only self-reported health risk behaviour which was much higher than in the general population (60.0%). Caregiver age (P = .018) and country of residence (P = .015) were associated with hazardous alcohol consumption. A majority of caregivers reported engaging in three health risk behaviours (55.0%). CONCLUSIONS: Caregivers are engaging in a range of health risk behaviours; however, rates of hazardous alcohol consumption among the sample were high. Health promotion interventions targeted to address alcohol consumption should consider caregiver age and country of residence. SO WHAT?: This study highlights the health risk behaviours caregivers engage in across a number of countries, and suggests that caregivers require further support to manage alcohol consumption in particular.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| 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 découle