Clustering of healthy behaviours in Canadians - Protocol for a multiple behaviour analysis of data from the CLSA
Notice bibliographique
Résumé
Health behaviours such as physical inactivity, unhealthy eating, smoking tobacco, and alcohol use are leading risk factors for non-communicable chronic disease and play a central role in limiting health and life satisfaction. To date, however, health behaviours tend to be considered separately from one another, resulting in guidelines and interventions for healthy aging siloed by specific behaviours and often focused only on a given health behaviour without considering the co-occurrence of family, social, work and other behaviours of everyday life. Understanding how behaviours cluster, and how such clusters are associated with physical and mental health, life satisfaction, and health care utilization may provide opportunities to leverage this co-occurrence to develop and evaluate interventions to promote multiple health behaviour change. Using cross-sectional baseline data from the Canadian Longitudinal Study of Aging, we will perform a pre-defined set of exploratory and hypothesis-generating analyses to examine the co-occurrence of health and everyday life behaviours. We will use agglomerative hierarchical cluster analysis to cluster individuals based on their behavioural tendencies. Multinomial logistic regression will then be employed to model the relationships between clusters and demographic indicators, healthcare utilization, and general health and life satisfaction, and assess whether sex and age moderate these relationships. Additionally, we will conduct network community detection analysis using the clique percolation algorithm to detect overlapping communities of behaviours based on the strength of relationships between variables. This study will help to inform the development of interventions tailored to sub-populations of adults (e.g., physically inactive smokers) defined by the multiple behaviours that describe their everyday life experience.
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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 | 0,028 | 0,058 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,006 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,008 | 0,002 |
| Communication savante | 0,003 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,075 | 0,008 |
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 ».