The association between physical activity and mammography screening utilization: a longitudinal analysis, health retirement study (2004–2016)
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: Physical inactivity is a well-known factor associated with an increased risk of breast cancer. However, there is a disparity in physical activity levels among women in the United States. These disparities are associated with differences in women’s mammography screening behaviors, which may contribute to disparities in breast cancer incidence and outcomes. This study aims to evaluate the association between physical activity and the utilization of mammography screening. It also assesses whether this association is modified by women’s race/ethnicity and age. METHODS: This is a longitudinal study that used the Health and Retirement Study data from 2004 to 2016. A total of 18,157 women aged 40 years and older were included. The 2004 wave was used as the baseline, with follow-up conducted in 2008, 2012, and 2016 (wave 9, 11, and 13 respectively). Mixed-effects logistic regression models were used, and odds ratios were reported. RESULTS: The study found a significant positive association between physical activity and mammography utilization. After adjusting for confounding variables, women who were physically active had 1.31 times the odds of undergoing mammography screening compared to those who were inactive (95% CI: 1.13–1.51, p < 0.001). The association between physical activity and mammography screening utilization was weaker among Hispanic women. CONCLUSION: Interventions encouraging physical activity targeting racial/ethnic minorities may contribute to increasing mammography screening utilization and reducing breast cancer disparity.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 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 ».