Assessment of lifestyle and health-related behaviors and correlates during the COVID-19 pandemic among Lebanese adults
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Introduction The novel coronavirus disease 2019 (COVID-19) has quickly become a worldwide threat to human health and has significantly impacted people’s lives and changed their lifestyles and health behaviors. This study aims to assess lifestyle and health-related behaviors (LHBs) and associated factors among the general population in Lebanon during the COVID-19 pandemic. Methods An online cross-sectional study was conducted among 403 Lebanese adults. The study questionnaire was developed on Google Forms in English and Arabic. It included self-reported questions about sociodemographic characteristics, COVID-19, and perceived behavioral changes (smoking, alcohol consumption, sexual and hygiene behaviors, and intake of nutritional supplements and immunity-boosting foods). It also comprised three scales, i.e., the Lifestyle and Health Behaviors questionnaire (LHB-17), the WHO-5 Well-being Index, and the Fear of COVID-19 scale (FCV-19S). Results The mean age of participants was 29.74 ± 10.81 years, with 51.2% females. Most participants reported that COVID-19 negatively affected their LHBs, mainly diet, sleep, and psychological well-being, while physical activity aspects remained unaffected. Female gender (Unstandardized Beta (ß) = − 2.336), living in Lebanon (ß = − 7.502), nargileh smoking (ß = − 3.433), high BMI (ß = − 0.263), and increased daily usage of electronic devices during the COVID-19 lockdown (ß = − 0.853) were significantly associated with lower LHB-17 scores, indicating worsened LHB. However, living in urban areas (ß = 2.464), employment status (ß = 1.920), good overall health (ß = 3.543), a higher quality of life (ß = 0.204), and unaffected physical (ß = 2.101) and mental (ß = 1.586) health during the COVID-19 lockdown were all significantly associated with higher LHB-17 scores, reflecting positive LHB. Conclusion Lebanese adults reported several unfavorable lifestyle changes and psychological problems during the lockdown due to COVID-19, particularly affecting women, non-workers, waterpipe smokers, electronic device heavy users, people of lower socioeconomic status, and those with chronic diseases. Health promotion strategies are needed to assess negative changes both in physical and mental health and maintain as many positive health-related behaviors as possible among the Lebanese population.
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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 | 0,003 | 0,000 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».