Influence of Sex and Gender on Adherence to Self-care Behaviors for Cardiovascular Disease Risk Management in the Global Context
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Adherence to self-care behaviors can prevent or delay adverse outcomes associated with cardiovascular disease (CVD). Sex and socioculturally constructed gender might impact individuals' ability to adhere to healthy lifestyles. OBJECTIVE: The aim of this study was to systematically identify, evaluate, and synthesize the literature on the influence of sex and gender on adherence to self-care behaviors for CVD risk management in the global context. METHODS: We searched the MEDLINE, EMBASE, CINAHL, Scopus, Web of Science, and Global Health Databases for peer-reviewed original articles published between 2013 and 2023. We selected studies that investigated self-care behaviors, self-care maintenance, or self-care management as outcomes and reported sex- and gender-related factors (such as education level, employment status, and marital status). The data were synthesized in a narrative form. RESULTS: The search identified 3540 studies, 52 of which met the inclusion criteria for full-text review. Global North countries accounted for 55% of all the studies. Self-reported questionnaire scores were used in most of the studies (n = 47). Better self-care was associated with being a woman (n = 17), attaining a higher education level (n = 15), and having higher perceived social support (n = 10). The associations between adherence to self-care behaviors and employment status, socioeconomic status, marital status, and household size were inconsistent. CONCLUSIONS: Adherence to self-care behaviors for CVD risk management varied widely, based on gender-related factors. Further research is needed to use a consistent measure of self-care adherence behavior and integrate a wider range of gender-related factors.
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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 | 0,006 | 0,028 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».