MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4221058095 · doi:10.19044/esj.2022.v18n3p67

Consumo De Alcohol Y Tabaco Y Estilos De Vida En Trabajadores Industriale

2022· article· es· W4221058095 sur OpenAlexaff
Blanca Guadalupe Díaz Jiménez, Nancy Paola Ortíz Sánchez, María Guadalupe Celestino Hernández, Sarket Gizeh Juárez Nilo, Adriana Martínez Díaz, René Rico Sánchez, Elizabeth Montoya Guardiola, Nancy Viridiana Ruíz Vargas, Ruth Magdalena Gallegos-Torres

Notice bibliographique

RevueEuropean Scientific Journal ESJ · 2022
Typearticle
Languees
DomaineHealth Professions
ThématiqueHealth and Lifestyle Studies
Établissements canadiensKellogg's (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHumanitiesAlcohol consumptionArtAlcoholChemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Introducción: En México, escasos son los estudios que abordan aspectos vinculados con la salud del trabajador de la industria.
 Objetivo: Determinar el consumo de alcohol, tabaco, bebidas energizantes y estilos de vida en trabajadores de una industria del sector de los alimentos.
 Metodología: Estudio transversal, descriptivo, realizado en 270 trabajadores elegidos por muestreo aleatorio simple, de una población de 680. Al total de la muestra se le aplicó cédula de datos sociolaborales, cuestionario “Caracterización del consumo de bebidas energizantes en trabajadores del sector industrial alimentario” y Cuestionario PEPS-I de Nola Pender que evalúa Perfil de Estilo de Vida. A 370 trabajadores se les aplicaron los Test AUDIT y Fageström. El proyecto fue evaluado y aprobado por un Comité de Investigación y un Comité de Bioética. La investigación recibió financiamiento del programa FOPER de la UAQ. Los datos se analizaron en el programa SPSS v.20, obteniendo frecuencias, promedios y moda.
 Resultados: De los 270 trabajadores iniciales, se obtuvo que el 60.7% es varón. Las edades van desde los 20 a los 60 años. Consumen bebidas energizantes el 23.7% de los participantes; 21.8% y 35% de los trabajadores tienen un estilo de vida muy saludable y saludable y 40.7% poco saludable. 86.2% tiene un consumo riesgoso de alcohol.
 Conclusión: Se aprecian múltiples áreas de oportunidad en los trabajadores. Valdría la pena volver a hacer el levantamiento de los datos ya que la información se obtuvo 3 meses previo a la pandemia, lo que permitiría determinar si existieron alteraciones en estas áreas para mejora o perjuicio.
 Introduction: In Mexico, there are few studies that address aspects related to the health of industry workers.
 Objective: This paper focuses on determining the consumption of alcohol, tobacco, energized drinks, and the life style of industry workers within the food sector.
 Methodology: A cross-sectional descriptive study was carried out and 270 workers were selected from a population of 680 through the simple random sampling technique. A socio-labor data card was utilized and Nola PEPS-I questionnaire on “Characterization of the Consumption of Energy Drinks by Workers of the Food Industry”, which evaluates Lifestyle Profile, was administered. 370 workers participated in the AUDIT test and the Fageström test. The project was evaluated and approved by a Research Committee and a Bioethics Committee. The research received funds from the UAQ FOPER program. Data was analyzed in the SPSS v.20 program in order to obtain frequencies, averages, and mode.
 Results: The results of the study reveal that 60.7% of the sample size were males within the age range of 20 to 60 years. It was found also that 23.7% of the workers consume energy drinks, 21.8% and 35% of the workers have a very healthy lifestyle, 40.7% have an unhealthy lifestyle, and 86.2% have a risky alcohol consumption.
 Conclusion: This research was carried out in many areas which availed the opportunity to interact and work with the participants. It is recommended that the data collection be replicated since the information was obtained three months before the pandemic. This will help to determine areas that are affected or require improvement.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,030
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche, Méta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies, Intégrité de la recherche, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,205
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0300,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0140,001
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,007
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,002

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.

Tête enseignante Opus0,109
Tête enseignante GPT0,415
Écart entre enseignants0,306 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueEuropean Scientific Journal ESJMême sujetHealth and Lifestyle StudiesTravaux en français237 207