Eating Patterns among Emergency Medical Service Providers in the United States: A Qualitative Interview Study
Notice bibliographique
Résumé
Emergency medical service (EMS) providers experience demanding work conditions in addition to shift work, which increases risk for nutrition related chronic disease such as metabolic syndrome, diabetes, obesity, and cardiovascular disease. The high stress, emergent, and unpredictable nature of EMS may interfere with healthy eating patterns on and off shift, however little is known about how these conditions impact dietary patterns among EMS providers. This study aimed to understand factors impacting dietary patterns through semi-structured interviews with 40 EMS providers throughout the United States. Interviews were conducted virtually via Zoom video conference. Inductive coding was used to identify themes throughout the interviews. Salient factors mentioned in the interviews included hunger, fatigue, stress, coworker influence, ambulance posting, geographical location, agency policy, and culture. Factors were grouped into 4 domains: physiological factors, psychosocial factors, physical environment, and organizational environment, represented by an adapted version of the social ecological model of health behaviors to include factors influencing eating patterns specific to EMS, which may contribute to overall health. Various barriers to healthy eating exist within EMS, and future studies should explore interventions at each level of our proposed model to improve conditions and reduce nutrition related disease risk in this essential population.
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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 | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 tête enseignante, 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 ».