Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE OF REVIEW: This review focuses on recent literature examining and targeting the physical activity and sedentary behaviour of nurses. The role of physical activity and sedentary behaviour in preventing and managing cardiovascular disease (CVD) in women is also discussed. RECENT FINDINGS: Nurses (most of whom are women) represent the largest professional group within the health care workforce and many present with risk factors for CVD (e.g. physical inactivity, sedentary behaviour, overweight/obesity, hypertension, dyslipidemia, diabetes, smoking, depression, anxiety). Several studies have measured the physical activity and sedentary behaviour of nurses and found low levels of physical activity (i.e. most do not meet physical activity guidelines) and high levels of sedentary behaviour (50-60% of the day). Nurses working rotating shifts, 12-h shifts and/or working full-time or part-time (vs. casual) may be at greater risk of physical inactivity; however, the opposite has been observed for sedentary behaviour. Few interventions targeting nurses' physical activity levels have shown promise, but those that have used activity monitors with behavioural strategies; no studies, to date, have evaluated the impact of sedentary behaviour interventions in nurses. SUMMARY: Improving the physical activity levels and reducing the sedentary behaviour of nurses is important for nurses' cardiovascular health. There is a need for interventions to address low physical activity and high sedentary behaviour among nurses.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,001 |
| 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) | 0,000 | 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 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 ».