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Enregistrement W7162005227 · doi:10.82308/8978

Conformation to masculine norms and men’s perceived self-efficacy in osteoporosis management

2024· dissertation· en· W7162005227 sur OpenAlexaboutno aff
Ramiya Veluppillai

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typedissertation
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueBone health and osteoporosis research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésConformityOsteoporosisLogistic regressionMasculinityAffect (linguistics)Bayesian multivariate linear regressionMultivariate analysisLinear regressionImmigration

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Men suffer one-third of osteoporosis-related fractures globally. The gendered belief surrounding osteoporosis as a female disease and the influence of male stereotypes impact men’s self-management of osteoporosis. We aimed to explore how gendered beliefs and male stereotypes affect older men's self-efficacy to manage osteoporosis and prevent falls by examining their conformity to societal masculine norms.Men ≥ 60y at high fracture risk, recruited in Canada, completed an online survey. Conformity to masculine norms was ascertained with the Conformity to Masculine Norms Inventory (CMNI) with scores 0-66; subsequently standardized (sCMNI: mean=50, SD=10). Primary outcomes included self-efficacy for osteoporosis management (OSES), calcium intake, exercise participation (subscales of OSES), and falls efficacy (FES-I). Linear and logistic multivariate regression models were calculated to determine the associations between sCMNI and OSES and FES-I considering important co-variables. Two hundred and seven (mean age 71 (SD=7) years) participants completed the survey; all reported male sex at birth and identified as men, with an average CMNI raw score 28(8); 73% had post-secondary education, 86% identified as White, 54% had osteoporosis, 43% experienced ≥ 2 falls in the past year, and 61% had sustained a fracture. Those in the highest sCMNI tertile group tended to report other country of birth than Canada, less years since immigration and being of other race/ethnicity than White. The mean OSES was 781 (SD=209) in the lowest sCMNI tertile vs. 689 (SD=261) in the highest tertile (p=0.02). The median FES-I was 10 (IQR: 8,14) and did not differ between lowest and highest sCMNI tertile groups (p=0.52). Adjusted linear regression models demonstrated that each increase in one unit of sCMNI was significantly associated with a decrease in OSES (-3.22; 95% CI [-5.99, -0.45]) and calcium intake self-efficacy (-1.78; 95% CI [-3.41, -0.14]); there was no association with exercise self-efficacy (Table). In adjusted logistic regression models, sCMNI was not associated with FES-I (OR 1.00, 95% CI [0.96; 1.03]). A significant interaction was noted between sCMNI and the presence of depressive symptoms (p=0.01) on total OSES and calcium intake self-efficacy.We observed an association between conformity to masculine societal norms and osteoporosis management self-efficacy in men at high risk for fracture, even after adjusting for race/ethnicity, income and education. Indeed, those with highest conformity to masculine societal norms report less self-efficacy. Interventions targeting osteoporosis management in older men need to address traditional masculine norms and the presence of depressive symptoms to improve self-efficacy and, consequently, health outcomes

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,009
Score d'incertitude au seuil0,019

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,329
Écart entre enseignants0,316 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations0
Publié2024
Routes d'admission1
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