A combined health action process approach and mHealth intervention to reduce workplace sitting time in office-working adults: a secondary analysis examining health-related quality of life and work performance outcomes
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: This secondary analysis study examined the effects of a 6-week theory-based planning and mHealth text message intervention targeting workplace sitting time on health-related quality of life and work performance in office workers. DESIGN: = 31) condition. OUTCOME MEASURES: Workplace sitting time, time spent in specific non-sedentary behaviours (e.g. standing), health-related outcomes (i.e. emotional well-being, energy/fatigue, perceived role limitations), and work performance were assessed at baseline and week 6. RESULTS: Significant group by time interaction effects, that favoured the intervention group, were found for perceived role limitations due to emotional health problems and emotional well-being. No significant interaction effects emerged for energy/fatigue, role limitations due to physical health problems or work performance. Significant correlations in the expected direction were found between sedentary/non-sedentary behaviours and health-related outcomes. No significant mediation effects were found to suggest the intervention affected health-related outcomes through reductions in sedentary behaviour. CONCLUSION: Reducing workplace sitting improves emotional well-being and contributes to fewer perceived role limitations due to emotional health problems among office workers.
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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 | 0,009 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».