Impact of a Pedometer Program on Nurses Working in a Health-Promoting Hospital
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
The aim of this research was to describe the impact of a pedometer-based activity program on a subset of nurses in a university-affiliated, multisite health care center in Canada. This study used a longitudinal design with preintervention-postintervention (8 weeks) and follow-up (6 months). At baseline, 60 nurses participated; 51 (85%) remained for the postprogram assessment and 33 (55%) also completed the follow-up questionnaire. Data were collected through self-administered questionnaires (weight, height, fatigue, insomnia, stress and step data) and blood tests (total cholesterol and low-density lipoprotein and high-density lipoprotein cholesterol). At postprogram, participants reported 12 thinsp;912 steps on average per day. At follow-up, 79% of participants indicated that they maintained their physical activity after the pedometer program. A significant decrease in insomnia was evident in postprogram scores compared with baseline scores, and this decrease was maintained at follow-up. A significant decrease in minutes spent sitting per week was also observed from baseline to postprogram and also maintained at follow-up. Participants' stress and low-density lipoprotein cholesterol levels decreased from baseline to postprogram (marginally significant). Finally, their weight decreased from baseline to follow-up (marginally significant). The pedometer program generated some positive outcomes for nurses after 6 months.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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 découle