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Enregistrement W4327892762 · doi:10.2196/45697

US Adults Practicing Healthy Lifestyles Before and During COVID-19: Comparative Analysis of National Surveys

2023· article· en· W4327892762 sur OpenAlexvenueno aff
Hon Lon Tam, Sek Ying Chair, Isaac Sze Him Leung, Leona Yuen Ling Leung, Alex Siu Wing Chan

Notice bibliographique

RevueJMIR Public Health and Surveillance · 2023
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueCOVID-19 and Mental Health
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésImputation (statistics)Missing dataMedicineOddsGerontologyLogistic regressionEnvironmental healthOdds ratioDemographyLife expectancyCoronavirus disease 2019 (COVID-19)DiseasePopulationInfectious disease (medical specialty)Statistics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Practicing healthy lifestyles can reduce the risk to develop noncommunicable diseases and the related mortality. Studies showed that practicing healthy lifestyles could enhance disease-free life expectancy and preserve bodily functions. However, engagement in healthy lifestyle behavior was suboptimal. OBJECTIVE: This study aimed to define individuals' lifestyle characteristics before and during COVID-19 and determine the factors associated with practicing a healthy lifestyle. This cross-sectional study was conducted using data from the 2019 and 2021 Behavioral Risk Factor Surveillance System surveys. METHODS: US individuals aged ≥18 years were interviewed via phone call. Healthy lifestyles were assessed through corresponding questions regarding the maintenance of optimal body weight, physical activity, daily consumption of at least five portions of fruits and vegetables, current smoking status, and alcohol consumption. Missing data were imputed using a package in the R statistical software. The effects of practicing a healthy lifestyle on cases without missing data and those with imputation were reported. RESULTS: There were 550,607 respondents (272,543 and 278,064 from 2019 and 2021, respectively) included in this analysis. The rates of practicing a healthy lifestyle were 4% (10,955/272,543) and 3.6% (10,139/278,064) in 2019 and 2021, respectively. Although 36.6% (160,629/438,693) of all 2021 respondents had missing data, the results of the logistic regression analysis for cases without missing data and those with imputation were similar. Of the cases with imputation, women (odds ratio [OR] 1.87) residing in urban areas (OR 1.24) with high education levels (OR 1.73) and good or better health status (OR 1.59) were more likely to practice healthier lifestyles than young individuals (OR 0.51-0.67) with a low household income (OR 0.74-0.78) and chronic health conditions (OR 0.48-0.74). CONCLUSIONS: A healthy lifestyle should be strongly promoted at the community level. In particular, factors associated with a low rate of practice of healthy lifestyles should be targeted.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,009
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,014
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,018
Score d'incertitude au seuil0,048

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0090,014
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,002
Bibliométrie0,0030,004
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,103
Tête enseignante GPT0,460
Écart entre enseignants0,357 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations21
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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