Millennials at work: workplace environments of young adults and associations with weight-related health
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The purpose of this study was to describe the workplace environments of young adults and examine associations with diet, physical activity (PA) and body mass index (BMI). METHODS: Cross-sectional data were collected (2008-2009) from 1538 employed young adult participants in Project EAT (Eating and Activity among Teens and Young Adults), a diverse population-based sample. Survey measures assessed height, weight, diet, moderate-to-vigorous PA, transportation-related PA and perceptions of the workplace food and PA environments (eg, soda availability, coworker support). Healthful characteristics were summed to reflect overall workplace healthfulness. Modified Poisson regression analyses conducted in 2015 identified associations between workplace food and PA environments and diet, PA and BMI. RESULTS: The healthfulness of workplace environments was suboptimal. Greater exposure to healthful workplace characteristics was related to more young adults engaged in favourable diet and PA behaviours and a lower prevalence obesity. For example, adjusted rates of obesity were 24% and 17% among those reporting low (≤1 characteristic) versus high (≥3 characteristics) exposure to healthful food environments, respectively (p<0.05). Workplace characteristics independently associated with weight-related outcomes included soda availability, proximity to a fast food outlet, living close to work and perceived ease of eating a healthy diet or being active at work. CONCLUSIONS: A more healthful workplace environment overall, including physical attributes and perceived social norms, may contribute to more favourable weight-related behaviours and lower prevalence of obesity among young adults. Employer-initiated and community-initiated policies may represent one way to create healthier workplace environments for young adults.
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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 | 0,041 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,004 |
| 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 ».