Correlates of self-rated health among BIMA telemedicine customers in Ghana: A cross-sectional survey
Notice bibliographique
Résumé
Background: Self-rated health (SRH) is a subjective predictor of morbidity and mortality. Nevertheless, little is known about its correlates among telemedicine users in low-resource settings, a population that may face unique health and access challenges. Objective: The study examined demographic and lifestyle factors associated with SRH among customers of BIMA’s telemedicine service in Ghana. Methods: We analysed cross-sectional secondary data from a telephone survey of BIMA customers (January 2022–June 2023). Variables included SRH, age, gender, medication use, tobacco use, physical activity (PA), and diet. A composite Healthy Life Score (HLS) combined PA and diet frequency. Multivariable logistic regression was used to examine the association between SRH and its correlates. Results: Females who formed majority of the 9,547 participants (61.4%) had a mean age of 35.1 (SD 11.6) years, Among them, higher HLS showed a dose–response association with good SRH (Average: aOR = 1.32, 95% CI: 1.06 -1.64; Good: aOR = 1.61, 95% CI: 1.29 –2.01; Excellent: aOR 2.17, 95% CI: 1.69 –2.78). Age had a small per-year effect (aOR = 0.99, 95% CI: 0.98 –0.99), which is meaningful cumulatively, resulting in approximately 10% lower odds over a decade. Men had higher odds than women (aOR = 1.14, 95% CI: 1.05 –1.24). Medication use (aOR = 0.58, 95% CI: 0.52 –0.65) and smoking (aOR = 0.70, 95% CI: 0.50 –0.98) were associated with lower odds of good SRH. Conclusion: Among BIMA telemedicine users in Ghana, SRH is closely linked to lifestyle and demographic factors. Integrating physical activity promotion, dietary counselling, and smoking cessation support into telemedicine consultations may enhance perceived health. However, findings should be interpreted with caution, given the reliance on self-reported data, non-validated HLS items, and the cross-sectional design of this study.
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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 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| 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 ».