Fostering mental health and chronic diseases self-management among professional truck drivers
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Most passengers and goods in Canada travel by road. The trucking industry is the backbone of the tangible goods economy. However, the health and well-being of this aging workforce is in jeopardy. Recent data reveals that 86% of the truckers’ community are 50 years old and over, 4% are female and 5% are immigrants. Moreover, 75% of the male truckers self-reported one or more health condition (54% obesity, 19% hyperlipidemia, 18 % high blood pressure, 11 % type II diabetes). Despite, the high prevalence of risk factors (e.g. stress, depression/anxiety, lower level of education, social isolation and financial challenges) and preventable chronic diseases among truckers, in New Brunswick and elsewhere in Canada, there is a lack of on-the-road accessible lifestyle change programs. Therefore, tailored interventions are needed to appropriately support them adopt healthy behaviors. Using the Re-AIM Framework, we carried out 23 semi-structured interviews to inform the development of tailored educational material. The aims were: to describe the needs and challenges and to design a truckers-sensitive educational intervention. The theoretical foundation of this qualitative study is articulated around concepts extracted from cognitive and behavioural theories (transtheoretical model of behaviour change). Qualitative analysis of verbatims identified four major themes: Lifestyle challenges, Social and individual representation of healthy behaviors, Health education strategies and communication and Motivational and engagement strategies. Drawing upon these findings we developed tailored educational material and pre-validated them with a small group of professional truck drivers. Our findings informed the development of an educational intervention to support truckers manage and improve their mental health and self-management of chronic diseases. The next step is to implement a randomized clinical trial to test and assess acceptability, feasibility, and effectiveness of our intervention. Key messages
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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 | 0,002 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 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 ».