Pedometer-determined physical activity profile of healthcare professionals in a Nigerian tertiary hospital
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Healthcare professionals (HCPs) are perceived as statutory advocates for healthy living and promotion of healthy behaviors such as regular participation in physical activity (PA). This study assessed and compared pedometer-determined PA of different urban HCPs in a Nigerian tertiary hospital. MATERIALS AND METHODS: A cross-sectional study involving 180 HCPs from a tertiary hospital in Lagos, Nigeria. PA was measured by daily walking steps using a pedometer. RESULTS: The mean step count obtained was 7,396.94 ± 2,714.63 steps/day. Only 20% of the HCPs met a minimum PA of 10,000 steps/day. About one-third (34.4%) of the HCPs were low active and less than a quarter (23.9%) were somewhat active. Further, less than half (43.9%) of the HCPs were found to have PA levels ≥7,500 steps/day. Overall, nurses had the highest step counts (7,980 steps/day) followed by physiotherapists (7,332 steps/day), while pharmacists had the lowest step counts (6,201 steps/day). There was however no significant difference in the mean step counts of the various cadres of the HCPs (P > 0.05). Step counts of HCPs were found to significantly negatively correlate with their age (r = -0.53; P < 0.001), body mass index (r = -0.39; P < 0.001), and body fat percentage (r = -0.42; P < 0.001). CONCLUSION: PA profile of the HCPs was mostly characterized by a low active PA level and less than a quarter met the recommended minimum of 10,000 steps/day.
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.
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 | 0,001 | 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 ».