Assessing Physical Activity among Canadian Healthcare Professionals
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Physical Activity is well known to keep illness at bay and promote healthy living among people. In today’s fast paced life, obesity is increasing amongst people and this can be eliminated through proper physical activity. AIM: To assess the physical activity among various Canadian healthcare professionals. MATERIALS AND METHOD: The present study was a multi-institution based observational study using a pre-tested, pre-validated questionnaire distributed among various colleges and privately practicing healthcare professionals in Canada using a close-ended questionnaire divided into five sections and containing 28 questions. Data analysis was done using SPPS version 19.0 and the independent samples t-test and multiple logistic regression was applied. Data was only considered significant when p was less than or equal to 0.05.RESULTS: Most males belonged to the “overweight” category (56.3%), while females belonged to the “normal” category (56.3%). A lesser number of females reported being obese (5.4%) as compared to their male counterparts; significant difference (p=0.05) was observed between males and females in the underweight category. Males were found to be insufficiently active (41.8%), while 44.8% females were found to be in the active category. Statistical differences were observed while comparing the physical activity levels between the males and females belonging to the Insufficiently Active category(p=0.02).CONCLUSION: Healthcare professionals should be reminded regarding their general health and the role of physical exercise in keeping them healthy.
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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 | 0,001 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».