Metabolic dysfunction-associated steaotic liver disease self-management among the Hispanic/Latino population
Notice bibliographique
Résumé
Introduction Hispanic/Latino populations in the U.S. have the highest prevalence of Metabolic Dysfunction-Associated Steaotic Liver Disease (MASLD), and diet and exercise management are crucial for controlling the disease. While quantitative research on general diet and physical activity within this population exists, studies specifically addressing the quantitative analysis of self-management behaviors in Hispanic/Latino individuals with MASLD are notably scarce. This gap underscores the need for our focused investigation into these specific behaviors under the framework of self-management. Objectives Our study aims to investigate how various factors such as age, gender, socioeconomic status, and cultural influences are associated with diet and exercise self-management behaviors in Hispanic/Latino individuals with MASLD. We specifically explore the impact of these demographic and cultural factors as independent variables on the dependent variables of diet and exercise self-management behaviors. Methods This study involved 94 participants who were recruited from the Fresno Clinical Research Center to participate in a cross-sectional analysis designed to explore diet and exercise self-management behaviors among Hispanic/Latino people with MASLD. Data were collected from January 2023 to February 2023 using a 54-item Qualtrics survey. Results The average age of the participants was 53 years. Among the participants, 68.1% self- identified as female, and 80.9% had an annual income of at least $35,000. Age b = 0.074, p ≤ 0.001, gender b = 1.242, p ≤ 0.05, and financial stress b = 1.887 p ≤ 0.01 were predictors for poor exercise self-management behaviors. Disease-related knowledge b = −2.264 p ≤ 0.001, and familism b = −0.344 p ≤ 0.05 were predictors for healthy exercise self-management behaviors. There were no significant predictors for diet self-management behaviors among the variables observed in this study. Conclusion Age, gender, and financial stress predicted poor exercise self-management behaviors, while disease-related knowledge and familism predicted healthy exercise self-management behaviors.
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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 | 0,001 |
| 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 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».