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Enregistrement W2878765629 · doi:10.1097/hco.0000000000000545

Women's heart health

2018· review· en· W2878765629 sur OpenAlexafffund
Jennifer L. Reed, Stéphanie A. Prince

Notice bibliographique

RevueCurrent Opinion in Cardiology · 2018
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiquePhysical Activity and Health
Établissements canadiensPublic Health Agency of CanadaUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésMedicinePsychological interventionCasualPhysical activityOverweightObesitySedentary lifestyleAnxietyPhysical therapySedentary behaviorGerontologyDyslipidemiaNursingPsychiatryInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,024
Score d'incertitude au seuil0,080

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0240,005

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 Opus0,290
Tête enseignante GPT0,503
Écart entre enseignants0,213 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

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

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

En bref

Citations16
Publié2018
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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