Examining Psychosocial Factors Influencing Nutrition Risk in Middle-Aged and Older Adults: Findings from the Canadian Longitudinal Study on Aging
Notice bibliographique
Résumé
Our objective was to identify the psychosocial factors correlated with the development of high nutrition risk, as assessed by SCREEN-8, among Canadian adults categorized by ten-year age groups (45-54, 55-64, 65-74, and 75+). We utilized data from 17,051 partic-ipants in the tracking cohort of the Canadian Longitudinal Study on Aging and employed multivariable binomial logistic regression to identify the social and demographic factors associated with the emergence of high nutrition risk at the follow-up, three years sub-sequent to the baseline. Baseline data were gathered between 2011 and 2015. At baseline, 34.4% of participants across all age groups were at high nutrition risk, and 40.0% were at high risk at follow-up. Factors consistently associated with the development of high nutrition risk across all age groups included lower levels of social support, lower self-rated social standing, infrequent participation in sports or physical activities, infrequent par-ticipation in cultural or educational activities, and lower household incomes. Programs and policies addressing these factors may reduce the prevalence of high nutrition risk and the development of high nutrition risk.
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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 | 0,002 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 ».