Dietary Behaviour Is Associated with Cardiometabolic and Psychological Risk Indicators in Female Hospital Nurses—A Post-Hoc, Cross-Sectional Study
Notice bibliographique
Résumé
Unfavourable dietary behaviours of female nurses, especially among shift-working nurses, including high snacking frequency, short fasting period and large day-to-day energy intake variability may be linked with adverse health. In this study we: (1) examined the relationship between dietary behaviour and cardiometabolic and psychological health in female nurses; and, (2) compared dietary behaviour, cardiometabolic and psychological health between shift-working and non-shift-working female nurses. A total of 73 nurses had their cardiometabolic health indicators evaluated and completed psychological health questionnaires; 55 completed a 3-day dietary log. Associations between dietary behaviour and health measures were examined using Spearman’s partial correlation analysis. Analysis of covariance (ANCOVA) was used to compare dietary behaviour and health indicators between shift- and non-shift-working nurses. The majority of snacks consumed by nurses (70%) were unhealthy snacks (e.g., chocolate and chips), and higher snacking frequency was associated with greater percent body fat (r(50) = 0.287, p = 0.039), and worse mood-tension (r(48) = 0.327, p = 0.021) and anger-hostility (r(48) = 0.289, p = 0.042) scores. Day-to-day energy intake variability was positively associated with body mass index (BMI, r(50) = 0.356, p = 0.010) and waist circumference (r(50) = 0.283, p = 0.042). Shift-working nurses exhibited shorter fasting duration, larger day-to-day energy intake variability and higher total mood disturbance score when compared to their non-shift-working colleagues (all p < 0.05). The results of the present study suggested that addressing dietary behaviours may improve the cardiometabolic and psychological health of female nurses. Shift-working nurses may require a more specific dietary program to improve their psychological health.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».