Tai Chi and workplace wellness for health care workers
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background Several studies show the positive effects of new non-medical therapies known as complementary and alternative medicines (CAMs). In this context, the discipline of tai chi is obtaining a wider consensus because of its many beneficial effects both on the human body and mind. Objective The aim of this study was to perform a systematic review of the scientific literature concerning the relationship between tai chi practice and wellness of health care workers (HCW) in their professional setting. Methods The research was performed in September 2019, investigating the databases Cinahl, Scopus, Web of Science, and PubMed. Full-text articles, written in English language and published after 1995, were taken into account. No restrictions regarding the study design were applied. A quality assessment was developed using AMSTAR, Jadad, Newcastle-Ottawa Scale, INSA, and CASE REPORT scale. Six papers were finally included: Three clinical trials, one observational study, one systematic review, and one case report. The methodological quality of the included studies was judged as medium level. Conclusions This systematic review suggests the potential impact of interventions such as tai chi as tools for reducing work-related stress among healthcare professionals. Keywords: Tai chi, Workplace Wellness, Nursing Key messages Tai chi, Workplace Wellness, Nursing. Health Professional, Stress, Workplace Wellbeing.
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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 | 0,007 | 0,037 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».