Socioeconomic Characteristics, Lifestyle Behaviors, and Health Conditions Among Males of Reproductive Age With and Without Disabilities, NHANES 2013–2018
Notice bibliographique
Résumé
Health status during the reproductive years influences fecundity, fertility, and the future health of males and their offspring. There remains a dearth of literature examining men's preconception health, especially among high-risk populations, such as those with disabilities. The objective of this study was to examine indicators of preconception health, including chronic medical conditions, lifestyle behaviors, and health care utilization, among males of reproductive age with and without disabilities in the United States. Data were from 3,702 males of reproductive age (18-44 years) who participated in the National Health and Nutrition Examination Surveys, 2013-2018. Approximately 14% of males reported having at least one disability related to vision, hearing, cognition, mobility, self-care, or independent living. Among all men, suboptimal preconception health indicators were prevalent including poor or fair self-rated health; low education and household income status; lack of health insurance and no recent utilization of health care and dental care; cigarette smoking; frequent alcohol consumption and binge drinking; marijuana and illegal drug use; obesity; low fruit and vegetable intake and no multi-vitamin use; low physical activity; short sleep durations; depressive symptoms; and hypertension and asthma. Compared to males with no disabilities, males with any disabilities were more likely to have suboptimal preconception health indicators. Strategies to promote and improve sexual health, preconception care, and family planning services among all men are needed. For males with disabilities, specifically, further investigation of their specific health needs related to sex, reproduction, family planning, and fatherhood, as well as interactions with health care providers, is required.
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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 | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».