Changements de comportement en matière de santé autodéclarés chez les adultes : une analyse de l’Enquête sur la santé dans les collectivités canadiennes, cycle 4.1
Bibliographic record
Abstract
Introduction Connaître l'expérience des Canadiens ayant trait aux changements de comportement en matière de santé (CCS), que ce soit en général ou celle des personnes à risque en raison de leur indice de masse corporelle (IMC), serait utile à l'élaboration de programmes de promotion de la santé et de prévention des maladies. Nous avons ainsi examiné, dans le cadre d'une analyse secondaire du cycle 4.1 de l'Enquête sur la santé dans les collectivités canadiennes, une sélection de CCS autodéclarés au cours des douze derniers mois, par catégorie d'IMC : faire plus d'exercice ou de sport, perdre du poids et améliorer ses habitudes alimentaires. Nous nous sommes aussi penchés sur les obstacles aux CCS. Méthodologie Nous avons analysé les données provenant des répondants de 18 ans et plus à l'aide d'une méthode de régression logistique progressive ascendante. Les IMC autodéclarés ont été corrigés à l'aide de la méthode de Connor Gorber et ses collaborateurs (2008). Résultats Notre échantillon final était de 111 449 répondants. Sur l'ensemble des répondants, 58 % avait fait un CCS, l'augmentation de la pratique sportive ou d'exercice étant le plus important (29 % des répondants), suivi par l'amélioration des habitudes alimentaires (10 %) et la perte de poids (7 %). La moitié (51 %) des répondants avaient rencontré des obstacles, le manque de volonté étant l'obstacle le plus souvent mentionné, suivi par l'emploi du temps professionnel et les responsabilités familiales. Les répondants obèses ont fait état de CCS plus souvent que les répondants dont le poids était normal (60 % contre 55 %), mais la fréquence de l'augmentation de la pratique sportive ou d'exercice et de l'amélioration des habitudes alimentaires était similaire selon toutes les catégories d'IMC. Les modèles de régression ne représentaient que de 6 % à 10 % de la variance totale. Conclusion Le fait que la majorité des répondants ait tenté d'apporter au moins un CCS est de bon augure pour une évolution positive de la santé de la population. D'autres travaux sont nécessaires pour mieux caractériser la population et pour améliorer les indicateurs qui lui sont associés, et ainsi évaluer l'incidence des efforts de promotion de la santé et de prévention des maladies. Nos résultats fournissent des données de référence pouvant servir de base à ces travaux.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.007 | 0.014 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.002 |
| Bibliometrics | 0.003 | 0.009 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.002 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.002 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.006 | 0.001 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".