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.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| 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 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 ».