Knowledge, Attitude and Practices (KAP) towards Physical Activity (PA) among Medical Academic Staff in Fiji: A Mixed Method Study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Regular PA is one of the most important practices that a person can do to stay healthy. Physical inactivity has been identified as the fourth leading risk factor for global mortality. Workforces are facing health issues such as non-communicable diseases (NCDs) due to sedentary lifestyle. OBJECTIVE: To identify the Knowledge, Attitude and Practice (KAP) towards PA amongst medical academic staff at Fiji National University (FNU). METHODS: This is a mixed methods study design conducted amongst all academic and senior management staff at the 5 schools at College of Medicine, Nursing and Health Sciences (CMNHS) at FNU in 2019. A self-administered questionnaire was used to collect quantitative data which was authenticated and face and content validated in a pilot study. A semi-structured questionnaire was used to guide Focus Group Discussion (FGD) amongst senior managers at CMNHS. Descriptive analysis was conductedfor quantitative data while thematic analysis was done to analyze the qualitative data. RESULTS: The knowledge on PA was seen to be at a medium level 19.2 (±2.8), while attitude was found to be of high level 32.62 (±2.86) followed by practice seen as a good practice 11.93 (±1.39) amongst academic staffs of CMNHS. Four major themes were identified from the qualitative including; types of PA available in schools, university contribution towards PA, barriers of PA in CMNHS and recommendations for PA. CONCLUSION: CMNHS needs to strengthen the wellness approaches that increase opportunities towards promoting or engaging into PA related work. Further research is warranted to determine on effective ways to increase PA among academic staff atCMNHS.
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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 | 0,006 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 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) | 0,004 | 0,001 |
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 ».