Health of the corporate worker: health risk assessment among staff of a corporate organization in Ghana
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Health promotion at the workplace and for workers is important to promote workers' health, improve working environments and work practices. The goal of this analysis was to provide an example of health risk assessment conducted in a large media organization in Ghana for its workers and to identify correlates of health risks identified among different categories of workers. METHODS: This was a cross sectional study of the health risk of staff in a large corporate media organization in Accra, Ghana, conducted in 2012. In all 161 members of staff were screened and records included in the analysis. An abstraction form was used to collect data on age and sex of staff, staff category, self-reported health risk, history of chronic disease and self-rated health status. Measurements included weight, height, Body Mass Index, fasting blood sugar, total cholesterol/ HDL cholesterol and blood pressure. Data were entered into SPSS version 21, and analyzed by simple frequencies, proportions and ratios. Measured health indices were analyzed by mean ± standard deviation. Significant association between categorical outcome measures were determined with chi-square test at the 95 % confidence level. RESULTS: The sex characteristics of the workers indicated more males than females, male: female sex ratio of 2.3: 1. Close to half of the workers 66 (41.0 %) self-reported history of chronic disease and 40 (24.8 %) self-rated their overall state of health as poor. In all, 31.7 % of workers self-reported hypertension, while measured blood pressure indicated 60.2 % prevalence of diastolic blood pressure. Prevalence of obesity was 63.8 %; 49.1 % of staff had above normal total cholesterol levels and 12.4 % had blood glucose indicative of diabetes. Senior and management staff had relatively higher prevalence of obesity, high blood pressure, above normal cholesterol and fasting blood sugar levels. CONCLUSION: More staff were unaware of their individual health risks and the health risks were higher among senior staff and management members. Adoption of regular health educational and health promotion activities as well as health surveillance procedures is essential to improve health of workers and promote positive social climate at the work place.
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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 | 0,000 | 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 | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 ».