Self-assessment health state of adults in Kosovo and Metohia
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: A self-assessment health condition provides a general approach to creating a picture of the health status of the population. Aim: The aim of the paper is to show the connection between different categories of self-assessed health with socio-demographic characteristics, risk factors and with the presence of one or more chronic non-communicable disease of adults in Serbian communities in Kosovo and Metohia. Method: The research was carried out as a cross section study. As an instrument for data collection, the questionnaire was applied in the 2013 Survey of the Health of the Population of Serbia (excluding Kosovo and Metohija), which is in line with the European Health Research Questionnaire. For the purposes of our research, the following variables were used; gender, age, education, working status, marital status, the presence of chronic non-communicable diseases, smoking, alcohol use and physical activity. Results: A total of 1067 respondents (51.3% of women) responded, with an average age of 42.2 (± 16.0) years. Most respondents in the survey found that they feel very good or good, a quarter of the middle (not bad or good), while their condition was poor or very poor assessed by just under 5% of respondents. Among the respondents who rated their health condition as poor or very poor, there were significantly more female respondents, middle age and 65 years of age. Also, people with primary and secondary education, economically inactive, and who are inclined to the sedentary way of life, have a poor picture of their health. The frequency of people who assess their health status as bad or very bad is the highest among respondents with two or more chronic diseases. Conclusion: Different categories of self-assessment health show a tendency to connect with different individual characteristics of adult respondents. Our results can help in creating a strategy of action and building preventive programs in a defined area.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,005 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 tête enseignante, 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 ».