Time Orientation Needs To Be Considered When Engaging In Cardiovasculr Risk Counseling With South Asians
Notice bibliographique
Résumé
Background: Healthcare providers tend to have a future orientation when discussing disease risk with patients. It is unclear whether this approach is effective with south Asians relative to Whites residing in Canada. Methods: This was an exploratory study in which south Asian (100) and White (100) people were surveyed using the Zimbardo Time Perspective Inventory. Mean subscale scores and their ranking were compared between ethnic, ethnic and sex, as well as ethnic and age groups. Results: South Asians had higher present-fatalistic and future time orientation scores than Whites. South Asians who had immigrated >5 years ago (and who were older), had higher present-fatalistic, but not future orientation scores, than those who had immigrated more recently or who were Canadian-born (and were younger). Women (particularly south Asian women) had higher past-negative and present-fatalistic scores than men. South Asians >65 years had higher past-negative, present-hedonistic, and present-fatalistic than Whites. Past-positive was differentially ranked highest by the greatest proportion of both south Asians (39%) and Whites (66%). Conclusions: Present-fatalistic orientations are associated with certain subgroups of the south Asians studied (those who had immigrated to Canada >5 years previously, were older, or were women). The findings question the appropriateness of delivering future-oriented health promotion interventions to south Asians, who may be more fatalistic.
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 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 | 0,003 | 0,006 |
| 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 | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».