Factors Influencing University Staff Health-Promoting Lifestyle Behaviours in Nigeria: A Qualitative Descriptive Study
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: The role of health promoting-lifestyle in the prevention of noncommunicable diseases that is global epidemics cannot be emphasis. This study examined resources available in a university that enhance and maintain health-promoting lifestyle behaviour of staff and explore factors influencing health-promoting lifestyle behaviour of staff. Methods: The study adopted a qualitative descriptive study design. The study setting was a university with multiple satellite campuses and a staff total of 2,657 at the time of data collection. Data were collected from both academic and non-academic staff of the university through in-depth interviews. Data were analysed using content analysis and Nvivo version 11 was used for data management. Results: Health promotion resources available in the institution were a health facility, a nutritional facility and a physical and fitness facility. The findings revealed that factors influencing health-promoting lifestyle behaviour of staff were lack of institutional health policy and protocol, work overload, lack of planned and consistent health promotion awareness, and economic factors. The majority of our participants did not see health facilities as a means of health promotion; instead they saw it as a resource to be used when they were sick rather than for health promotion services like health screening. Conclusion: The study concluded that institutional health policy and protocol is key in improving the health of workers. Healthy workers made a healthy institution and for institutional aim to be achieved, workers need to be healthy. Therefore, emphasis should be placed on preventive management than curative management.
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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 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 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 ».