Workplace cardiovascular risk reduction by healthcare professionals—a systematic review
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Cardiovascular disease has a significant impact on public health and is largely preventable by addressing modifiable risk factors. As most adults spend on average half of their waking hours at work, this provides a significant opportunity to address modifiable risk factors through health promotion interventions. Healthcare professionals have the knowledge and skills to provide workplace interventions aimed at cardiovascular risk reduction. AIMS: This study was aimed to assess the literature regarding the effect of workplace interventions led by healthcare professionals on cardiovascular risk factors. METHODS: Cumulative Index to Nursing and Allied Health Literature (CINAHL), Embase, MEDLINE, PsycINFO and SPORTDiscus were systematically searched from inception to March 2021. Included studies evaluated impact of workplace interventions by healthcare professionals on cardiovascular health. Data on study design, baseline characteristics, interventions, outcomes and conclusions were extracted and qualitatively analysed. RESULTS: Forty-five studies representing 77 633 participants were included in the analysis. Healthcare professionals involved included: nurses, nurse practitioners, physicians, dietitians, pharmacists, physician assistants, medical technicians/emergency medical technicians and physiotherapists. Workplace interventions by healthcare professionals generally improved surrogate markers of cardiovascular health. Success varied based on provider and nature of the intervention. Addressing motivation and including follow-up were key factors for successful intervention to reduce cardiovascular risk factors. CONCLUSIONS: Workplace health promotion initiatives delivered by healthcare professionals may improve cardiovascular risk markers if they are evidence based and customized for target populations. More research is needed to determine clinical relevance of interventions and ideal interventions for specific employee groups.
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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 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,009 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».