Preparedness of health care providers for motivaton of the population for leading a healthy lifestyle
Notice bibliographique
Résumé
Purpose. To assess the commitment to a healthy lifestyle of persons involved in the formation of health conservation (doctors, teachers). Materials and m e t h o d s . A cross-sectional study was conducted, which included 176 people (75 doctors, 101 teachers of higher medical educational institutions), employees of state budgetary institutions in Moscow. At the age of 45,48±15,33 years (from 23 to 78 years), among them 91 women, 85 men. Results. A quarter of the respondents from the group led an insufficiently healthy lifestyle (25,34%); 4% of doctors and 0,9 teachers observed “poorly” the principles of a healthy lifestyle; The main problem was low physical activity, identified in 79,3% of the respondents (95,6% of doctors, 67,56% of teachers), low responsibility for health (9,9%) and poor nutrition among teachers (3,9%), low stress management skills among doctors (5,3%). Conclusions. There is a lack of adherence to the principles of a healthy lifestyle among participants in health preservation. Insufficient commitment of doctors and teachers to adherence to the principles of a healthy lifestyle plays a negative role in the formation of health-saving behavior among the population of the Russian Federation.
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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 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 ».