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Enregistrement W2787822388 · doi:10.1016/j.ijnurstu.2018.02.001

Influence of the workplace on physical activity and cardiometabolic health: Results of the multi-centre cross-sectional Champlain Nurses’ study

2018· article· en· W2787822388 sur OpenAlexaffabout
Jennifer L. Reed, Stéphanie A. Prince, Andrew Pipe, Suzanne Attallah, Kristi B. Adamo, Heather Tulloch, Douglas G. Manuel, Kerri‐Anne Mullen, George Fodor, Robert D. Reid

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Nursing Studies · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiquePhysical Activity and Health
Établissements canadiensOttawa HospitalUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineWaistBody mass indexCross-sectional studyPhysical therapyPhysical activityCasualWorkforceBlood pressureGerontologyNursingInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Nurses are the largest professional group within the health care workforce, and their work is perceived as being physically demanding. Regular physical activity helps to prevent or ameliorate cardiometabolic conditions (e.g. cardiovascular disease, diabetes). It is not known whether Canadian nurses are meeting current physical activity guidelines. To assess the influence of the workplace on the physical activity and cardiometabolic health of nurses from hospitals in the Champlain region of Ontario, Canada. A multi-centre, cross-sectional study. Hospitals in the Champlain Local Health Integration Network of Ontario. Nurses wore an ActiGraph accelerometer to objectively assess levels of moderate-to-vigorous intensity physical activity measured in minutes/day in bouts ≥10 min. All completed the Perceived Workplace Environment (PWE) scale and International Physical Activity Questionnaire (IPAQ). Height, body mass, waist circumference, blood pressure and heart rate were measured, and body mass index (BMI) was determined. Each nurse’s 5-year cardiovascular risk was calculated using the Harvard Score. A total of 410 nurses (94% female; mean ± SD: age = 43 ± 12 years) from 14 hospitals participated. Nurses spent an average of 96 ± 100 min/week in bouts ≥10 min of moderate-to-vigorous intensity physical activity; 23% of nurses met recommended physical activity guidelines. Nurses working 8- vs. 12-h shifts (16 ± 16 vs. 10 ± 11 min/day, p = 0.026), fixed vs. rotating shifts (15 ± 15 vs. 12 ± 13 min/day, p = 0.012) and casual vs. full-time (29 ± 17 vs. 13 ± 15 min/day, p < 0.001) or vs. part-time (29 ± 17 vs. 13 ± 12 min/day, p = 0.001) accumulated more moderate-to-vigorous intensity physical activity in bouts ≥10 min. The average PWE score was 2.4 ± 0.9, with no association between PWE scores and moderate-to-vigorous intensity physical activity in bouts ≥10 min (p > 0.05). Nurses working 8-h shifts, fixed shifts and in urban hospitals reported better PWE scores (p < 0.05). Nurses working fixed vs. rotating shifts had higher systolic blood pressure (median: 114 vs. 112 mmHg, p = 0.043), and nurses working in rural vs. urban hospitals had higher BMI (median: 27.8 vs. 25.6 kg/m2, p = 0.007) and waist circumference (median: 82.3 vs. 78.6 cm, p = 0.015). Nurses are not meeting current physical activity guidelines (150 min of moderate-to-vigorous intensity physical activity per week in 10-min bouts), yet exceeded these recommendations when examining their continuous (i.e. non bouts) physical activity levels. No association between the PWE and moderate-to-vigorous intensity physical activity was observed. Rotating vs. fixed shifts, 12- vs. 8-h shifts, and/or full-time or part-time vs. casual hours may impede nurses’ ability to meet recommended physical activity levels. The low physical activity levels and poor cardiometabolic health of Canadian nurses warrant attention.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,180
Score d'incertitude au seuil0,265

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,103
Tête enseignante GPT0,475
Écart entre enseignants0,372 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations64
Publié2018
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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