Physical Activity Status and Position of Governmental Employees in Changing Stage Based on the Trans-Theoretical Model in Hamadan, Iran
Notice bibliographique
Résumé
Physical inactivity is the fourth leading risk factor for death worldwide. Given the key role of employees as valuable human resources and increasing sedentary life style among them, the aim of this study was to evaluate physical activity status and position of governmental employees in changing stage based on the Trans-Theoretical Model (TTM) in Hamadan, Iran, in 2014.This descriptive-analytical study was performed on 1200 government employees selected using proportional stratified random sampling. Data collection was performed using a three-section questionnaire containing demographic characteristics, SQUASH (Short questionnaire to assess health-enhancing physical activity) questionnaire and Marcus et al's five-part algoritm. Data were analyzed by multiple linear and logistic regression, Chi-square, T-test and ANOVA using SPSS-20. The mean age of the participants was 38.12±8.04 years. About a half of the employees were in the preparatory stage of TTM.49.2% and 50.8% of the sample were classified as active and inactive, respectively .Associations between physical activity status and exercise stage of change were found. The associations between exercise stage of change and age, sex, work experience, education and marital status were significant (p<0.05). Work experience and education were strongly predictors of physical activity (PA) status and accounted for 31.2% of variance in PA (adjusted R2=0.312, R2 change=0.01). The results of this study showed that TTM was useful to evaluate and predict physical activity behavior among the Iranian governmental employees and can be utilized by health planners to inform appropriate intervention strategies, specifically in 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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».