An online cross‐sectional survey of the health risk behaviours among informal caregivers
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.
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.
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 | 0,001 | 0,004 |
| 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 | 0,001 |
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 ».