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Enregistrement W7057060601

The impact of socio-economic status and interpersonal dimensions of care on attaining and maintaining healthy behaviours among primary care patients

2013· dissertation· en· W7057060601 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueeScholarship@McGill (McGill) · 2013
Typedissertation
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueMagnetic Field Sensors Techniques
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésInterpersonal communicationRandom digit dialingLogistic regressionHealth carePopulationSocioeconomic statusInterpersonal relationshipDescriptive statistics
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Context: Attaining and maintaining health behaviours could significantly prevent and reduce the health burden associated with chronic illness. Given that family physicians are the first source of care for patients undifferentiated by disease or socio-demographics, the way they deliver care may play a significant role in improving population health. The premise underlying this research is that patient empowerment, effective interpersonal communication and patient-centered care can improve health behaviors among primary care patients, especially those coming from low socioeconomic groups. Objectives: 1) To determine whether the prevalence of healthy fruit/vegetable consumption, physical activity, alcohol intake and smoking differ systematically by socio-economic status for patients at one point in time. 2) To determine whether socio-economic status predicts the likelihood of attaining or maintaining healthy behavior after one year. 3) To determine whether patients' assessments of three interpersonal dimensions of care (physician empowerment, interpersonal communication skills and patient-centeredness) impact the likelihood of attaining or maintaining healthy behaviours after one year. 4) To determine whether the three interpersonal dimensions of care modify the effect of socio-economic status on attainment or maintenance of healthy behaviours. Methods: A cohort of 2456 patients, aged between 25-to-75 years, was recruited from waiting rooms of 12 clinics and by random digit dialing in four health networks in Quebec. Using annual self-administered questionnaires, socio-demographic information, healthcare experience, and health behaviors were elicited. Using current guidelines, we classified health behaviors into "meeting target" or being at "risky behavior". A cluster analysis was used to classify the study population into four socio-economic groups. Descriptive statistics and logistic regression analyses were used to determine those characteristics associated with the prevalence as well as changes in health behaviours. Results: There is a statistically significant gradient between socio-economic status and the prevalence of fruit and vegetables consumption and smoking with healthy behavior decreasing systematically with each decrease in socio-economic status. The highest socioeconomic group is most likely to maintain adequate physical activity after one year (OR 2.3, 95% CI: 1.2 – 4.2) and the lowest socio-economic group to maintain non-risky alcohol consumption (OR 0.3. 95% CI:0.2 – 0.7) but socio-economic status did not impact adoption of any behaviour. Of the interpersonal dimensions of care, only higher assessments of patient empowerment predict maintaining but only of healthy fruit and vegetable (OR 1.2, 95% CI: 1.0 – 1.5). Despite the gradient between assessment of empowerment and socio-economic status, the impact of empowerment does not vary statistically significantly by socio-economic status. Conclusion: In general, people from low socio-economic demographic have higher rates of smoking, lower rates of fruit and vegetable consumption and are less likely to maintain adequate levels of physical activity. Generic empowerment actions may have a positive impact on the maintenance of healthy behaviours, and every effort should be made to ensure that all socio-economic groups benefit from physicians' empowerment actions

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,802
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,007
Tête enseignante GPT0,238
Écart entre enseignants0,231 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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