Assessing the perceived influence of religion on brain health among adults in the United Arab Emirates—the Global Brain Health Survey: a cross-sectional study
Notice bibliographique
Résumé
Background: A healthy brain is essential for independent and participatory life. Religion may play a key role in brain health. This study investigated the influence of religion on brain health among adults in the United Arab Emirates (UAE). Methods: This was a cross-sectional study among adults in the UAE based on the Global Brain Health Survey (GBHS). Information on demographics, knowledge and beliefs about brain health, and religious perceptions and practices related to brain health was collected. Data were summarized using frequencies and percentages. Logistic regression analysis was used to identify factors associated with religious activities and attitudes toward brain health, and results are presented as adjusted odds ratios (OR) and 95% confidence intervals (CI). Results: A total of 887 participants (65% women) were included. About 78% of women and 73% of men believed that religion strongly influences brain health. About 47% of participants reported frequent practice of religion for their brain health. Frequent thoughts about one's brain health (OR = 2.52, 95% CI = 1.47-4.31), frequent engagements in religious activities (OR = 33.42, 95% CI = 18.58-60.11), being married (OR = 0.46, 95% CI = 0.23-0.90), and having had COVID-19 (OR = 0.51, 95% CI = 0.27-0.97) were associated with purposeful use of religious activities for brain health. Conclusion: Our study found a significant link between religious practices and brain health, suggesting that faith- and spirituality-based approaches may be important for addressing brain health issues. These findings highlight the need for programs that incorporate religious beliefs to improve brain health, offering practical solutions for communities and healthcare providers.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».