Osteoporosis Knowledge and Health Beliefs Among Female Community Leaders in Peru
Notice bibliographique
Résumé
Background: Osteoporosis presents an increasing problem globally, primarily affecting older adults and postmenopausal women. Among important modifiable risk factors for osteoporosis, physical activity and calcium intake help reduce bone mineral loss and decrease the prevalence of osteoporosis. Although osteoporosis knowledge and health beliefs are associated with adopting preventive behavior and screening rates, few studies have evaluated them in Latin American populations. Materials and Methods: We conducted a cross-sectional study among female community leaders in a Peruvian periurban setting. A total of 60 women participated in the study, with a mean age of 43.7 ± 8.3 years, mean body mass index of 30.4 ± 5.3 kg/m2, 88% being overweight or obese, and 58.3% having completed high school education or beyond. Participants completed translated and culturally adapted Osteoporosis Knowledge Test and Osteoporosis Health Belief Scale via semistructured interviews. Results: Most participants reported high knowledge regarding osteoporosis, perceived benefits to exercise and calcium intake, and health motivation. The level of osteoporosis knowledge was highly associated with the level of education, and we found a trend for the association between level of knowledge and perceived benefits of exercise and barriers to calcium intake among participants. Conclusions: Female community leaders with high health motivation and community engagement can contribute enormously to osteoporosis prevention programs in local communities in the future.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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 ».