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Enregistrement W4401226347 · doi:10.1186/s12889-024-19427-4

An investigation into social determinants of health lifestyles of Canadians: a nationwide cross-sectional study on smoking, physical activity, and alcohol consumption

2024· article· en· W4401226347 sur OpenAlexaboutno aff
Xiangnan Chai, Yongzhen Tan, Yanfei Dong

Notice bibliographique

RevueBMC Public Health · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueHealth disparities and outcomes
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesGovernment of Jiangsu Province
Mots-clésBiostatisticsSocial determinants of healthEnvironmental healthPublic healthHealth promotionSocioeconomic statusMedicinePsychological interventionHealth equityGerontologyPopulationPsychiatry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Health lifestyles exert a substantial influence on the quality of everyday life, primarily affecting health maintenance and enhancement. While health-related practices during the COVID-19 pandemic may have positively altered the health lifestyles of Canadians to a certain degree, government reports indicate that issues related to health behaviors, such as cigarette smoking, physical inactivity, and alcohol consumption, continue to pose challenges to the health of Canadians. Social determinants of these health behaviors thus hold significant academic value in the formulation of policy guidelines. OBJECTIVE: The aim of this study is to scrutinize the social determinants of health with respect to social factors that have may have impacts on the health-related behaviors of Canadians. We tested health behaviors including cigarette use, alcohol consumption, and participation in physical exercise, which are integral to the promotion and improvement of individual health. METHODS: To examine the social determinants of Canadians' health lifestyles, we utilized nationally representative data from the 2017-2018 Canadian Community Health Survey annual component. Our data analysis involved the bootstrapping method with two-level mixed-effect logistic regressions, ordered logistic regressions, and negative binomial regressions. Additionally, we conducted several robustness checks to confirm the validity of our findings. RESULTS: The findings show that demographic background, socioeconomic status, social connections, and physical and mental health conditions all play a role in Canadians' smoking, physical activity, and drinking behaviors. Noticeably, the association patterns linking to these social determinants vary across specific health lifestyles, shedding light on the complex nature of the social determinants that may influence young and middle-aged Canadians' health lifestyles. Moreover, in the context of Canada, the health-region level demographic, socioeconomic, and working conditions are significantly linked to residents' health lifestyles. CONCLUSIONS: Investigating the social determinants of health lifestyles is pivotal for policymakers, providing them with the necessary insights to create effective interventions that promote healthy behaviors among specific demographic groups. It is recommended that health education and interventions at the community level targeting smoking, physical inactivity, and alcohol consumption be introduced. These interventions should be tailored to specific subgroups, considering their demographic and socioeconomic characteristics, social networks, and health status. For instance, it is imperative to focus our attention on individuals with lower educational attainment and socioeconomic status, particularly in relation to their smoking habits and physical inactivity. Conversely, interventions aimed at addressing alcohol consumption should be targeted towards individuals of a higher socioeconomic status. This nuanced approach allows for a more effective and tailored intervention strategy.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
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 seuil0,131

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,005
Études des sciences et des technologies0,0050,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,160
Tête enseignante GPT0,472
Écart entre enseignants0,312 · 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

Citations13
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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