Factors associated with perceptions of meeting, and actually meeting,Canada's Food Guide recommendations for fruits and vegetables among breast cancer survivors
Notice bibliographique
Résumé
Le but de cette étude est de comparer chez des survivantes du cancer du sein (SCS; N=169) : leur indice de masse corporelle (IMC), leur perception de leur habileté à maintenir de saines habitudes alimentaires, la saine alimentation et leurs préoccupations au sujet de l'alimentation et du poids (PAP). Les SCS sont réparties en 4 groupes selon la divergence de leur perception à savoir si elles rencontrent ou non les recommandations en fruits et légumes (RFL) du Guide alimentaire canadien (GAC). Cette étude se penche aussi sur la participation des professionnels de la santé (PS) à fournir des conseils nutritionnels (CN) après les traitements et de vérifier si la perception des SCS à rencontrer les RFL du GAC est associée à cette participation. Les résultats montrent qu'il n'y a pas de différence significative d'IMC (p=0.26) ni de PAP (p=0.84;p=0.27) entre les 4 groupes en comparaison. Par contre, les SCS qui pensent rencontrer les RFL du GAC (et qu'elles les rencontrent vraiment) montrent de plus grandes compétences dans leur habileté à maintenir de saines habitudes alimentaires (p=0.001) et accordent plus d'importance à bien manger (p=0.004) que celles qui pensent ne pas les rencontrer (et qu'effectivement ne les rencontrent pas). 43% des survivantes ont déclaré ne pas avoir reçu, après leurs traitements, de CN de la part de leur PS. En ce qui a trait à la participation des PS à la santé nutritionnelle, les résultats ne montrent pas de différence significative entre celles qui pensent rencontrer les RFL du GAC de celles qui pensent ne pas les rencontrer (p=0.36). En conclusion, les résultats suggèrent que les SCS qui pensent rencontrer les RFL du GAC (et qu'elles les rencontrent vraiment) accordent plus importance aux saines habitudes alimentaires et sont plus confiantes en leurs habiletés à les maintenir après leurs traitements. De plus, selon les résultats, il y a place à l'amélioration dans la délivrance de l'informations aux SCS; et que les PS devrait jouer un rôle plus important ce sens après les traitements pour le cancer du sein.
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 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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».