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Enregistrement W4250383930 · doi:10.2196/preprints.14093

Occupational Health Needs and Predicted Well-Being in Office Workers Undergoing Web-Based Health Promotion Training: Cross-Sectional Study (Preprint)

2019· preprint· en· W4250383930 sur OpenAlexaff
Devan Tchir, Michael Szafron

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typepreprint
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueWorkplace Health and Well-being
Établissements canadiensUniversity of Saskatchewan
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHealth promotionWorkplace health promotionPsychological interventionOccupational health nursingHealth educationThe InternetMedicineNursingPsychologyMedical educationEnvironmental healthPublic healthWorld Wide WebComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND Office workers face workplace-related health issues, including stress and back pain, resulting in considerable cost to businesses and health care systems. Workplace health promotion attempts to prevent these health issues, and the internet can be used to deliver workplace health promotion interventions to office workers. Data were provided by Fitbase GmbH, a German company, which specializes in workplace health promotion via the internet (Web-based health). The Web-based health intervention allowed workers to focus on different health categories by using information modules (reading health information) and/or completing practical exercises (guided, interactive health tutorials). OBJECTIVE This study aimed to identify the extent to which office workers have workplace-related health issues, assess whether office workers who differ in their health focus also differ in their improved well-being, and assess whether completing practical exercises is associated with improved well-being compared with reading information modules. METHODS Fitbase GmbH collected data for the period of February 2016 to May 2017 from health insurance employees undergoing Web-based health training in Hamburg, Germany. The data consisted of a needs assessment examining health issues faced by office workers, a wellness questionnaire regarding one’s perception of the Web-based health intervention, and activity logs of information modules and practical exercises completed. Through logistic regression, we determined associations between improved well-being from Web-based health training and differences in a worker’s health focus and a worker’s preferred intervention method. RESULTS Nearly half of the office workers had chronic back pain (1532/3354) and felt tense or irritated (1680/3348). Over four-fifth (645/766) of the office workers indicated that the Web-based health training improved their well-being (P<.001). Office workers who preferred practical exercises compared with information modules had 2.22 times greater odds of reporting improved well-being from the Web-based health intervention (P=.01; 95% CI 1.20-4.11). Office workers with a focus on practical exercises for back health had higher odds of improved well-being compared with other health foci. Office workers focused on practical exercises for back pain had at least two times the odds of having their well-being improved from the Web-based health intervention compared with those focused on stress management (P<.001), mindfulness (P=.02), stress management/mindfulness (P=.005), and eye health (P=.003). No particular health focus was associated with improved well-being for the information modules. CONCLUSIONS Office workers frequently report having back pain and stress. A focus on Web-based health training via practical exercises and practical exercises for back health predict an improvement in office workers’ reported well-being. CLINICALTRIAL

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,008
Score d'incertitude au seuil0,017

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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.

Tête enseignante Opus0,068
Tête enseignante GPT0,409
Écart entre enseignants0,341 · 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; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
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
Publié2019
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Résumé présentoui

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