Lifestyle behaviors among undergraduate nursing students: A latent class analysis
Notice bibliographique
Résumé
This is a cross-sectional study whose objective was to identify clustering of lifestyle behaviors among undergraduate nursing students to inform health promotion efforts and improve health outcomes later in life. All 353 undergraduate nursing students from the School of Nursing in a public university, Bahia, Brazil were invited to participate. The inclusion and exclusion criteria were according to the major project. Participants must be enrolled and attending the 1st to 10th semester, with a minimum age of 18 years. Participants were excluded if they had any physical disabilities that limited the collection of anthropometric measures or were completing an internship off-campus. A total of 286 undergraduate nursing students met the criteria and completed the survey. The questionnaires included standardized measures for demographic, academic, and lifestyle behaviors (e.g., tobacco use, alcohol use, physical activity level, sedentary behavior, and fruits and vegetables consumed). Latent class analysis was performed to identify any clustering of lifestyle behaviors. Descriptive analyses indicated that 3.1% of the students were smokers, 23.1% consumed alcohol, 34.3% were inactive, 85.0% were sedentary, and 80.8% did not consume recommended amounts of fruits and vegetables. Latent class analysis produced four distinct subtypes of health risk: (a) low-health risk (33.57%); (b) moderate-health risk (27.97%); (c) high-health risk (19.58%); and (d) very high-health risk (18.88%). Approximately 38.5% of students were in the very high or high-risk classes. The proportion of students with very high and high-health risks emphasizes the importance of health promotion programs for university nursing students.
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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 | 0,004 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».