The Impact of Web-Based Feedback on Physical Activity and Cardiovascular Health of Nurses Working in a Cardiovascular Setting: A Randomized Trial
Notice bibliographique
Résumé
A disconcerting proportion of Canadian nurses are physically inactive and report poor cardiovascular health. Web-based interventions incorporating feedback and group features may represent opportune, convenient methods for encouraging physical activity in order to improve levels of physical activity (PA) and the cardiovascular health of nurses. The purpose of this parallel-group randomized trial was to examine the impact of a web-based intervention, which provided participants with feedback from an activity monitor coupled with a web-based individual, friend or team PA challenge, on the PA and cardiovascular health of nurses working in a cardiovascular setting. Methods: Nurses were randomly assigned in a 1:1:1 ratio to one of the following intervention ‘challenge’ groups: (1) individual, (2) friend or (3) team. Nurses wore a Tractivity® activity monitor throughout a baseline week and 6-week intervention. Height, body mass, body fat percentage, waist circumference, resting blood pressure (BP) and heart rate were assessed, and body mass index (BMI) was calculated, during baseline and within 1 week post-intervention. Data were analyzed using descriptive statistics and general linear model procedures for repeated measures. Results: 76 nurses (97% female; age: 46±11 years) participated. Weekly moderate-to-vigorous intensity PA (MVPA) changed over time (F=4.022, df=4.827, p=0.002, ƞ2 =0.055), and was greater during intervention week 2 when compared to intervention week 6 (p=0.011). Daily steps changed over time (F=7.668, df=3.910, p0.05). No changes in body mass, BMI or waist circumference were observed within or between groups (p>0.05). Decreases in body fat percentage (-0.8±4.8 %, p=0.015) and resting systolic BP (-2.6±8.8 mmHg, p=0.019) were observed within groups, but not between groups (p>0.05). Conclusions: A web-based intervention providing feedback and a PA challenge initially impacted the PA, body fat percentage and resting systolic BP of nurses working in a cardiovascular setting, though increases in PA were short-lived. The nature of the PA challenge did not differentially impact outcomes. Alternative innovative strategies to improve and sustain nurses’ PA should be
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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 | 0,004 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,010 | 0,001 |
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 ».