Tai Chi workplace program for improving musculoskeletal fitness among female computer users
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Workplace computer use has increased dramatically in recent years and has been linked to musculoskeletal disorders, a leading cause of work disability and productivity losses in industrialized nations. Tai Chi is a simple, convenient workplace intervention that may promote musculoskeletal health without special equipment or showering, yet no study has investigated Tai Chi as a workplace physical exercise for health promotion. OBJECTIVE: To examine the effects of a workplace Tai Chi (TC) intervention on musculoskeletal fitness and psychological well-being among female university employees who are computer users. METHODS: The exercise program consisted of two 50 minute TC classes per week for 12 consecutive weeks during the months of May-August 2007. Fifty-two participants were enrolled in a class conducted on campus by a professional TC practitioner during the lunch hour. Socio-demographic characteristics, including information on age, marital status, ethnicity, job category and perceived overall health were collected from all participants. Fitness testing conducted by qualified personnel was assessed pre- and post-program. The tests included resting heart rate, resting blood pressure, anthropometric measures, musculoskeletal fitness and back fitness. Psychological well-being was assessed by the Perceived Stress Scale pre- and post-program. RESULTS: There were significant positive results in several areas including resting heart rate, waist circumference and hand grip strength. Results showed that the TC program was effective in improving musculoskeletal fitness and psychological well-being. CONCLUSIONS: Significant improvements in physiological and psychological measures were observed, even at the large class sizes tested here, suggesting that TC has considerable potential as an economic, effective and convenient workplace intervention.
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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) | 0,000 | 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 ».