Investigating Associations Between Physical Activity and Presenteeism – A Scoping Review
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: The aim of this study is to scope the literature on what is currently known between physical activity and presenteeism. DATA SOURCE: A search strategy was conducting in six scientific databases. STUDY INCLUSION AND EXCLUSION CRITERIA: Studies written in English about the relation between physical activity and presenteeism were considered for inclusion. DATA EXTRACTION: Data on definitions and measurement of presenteeism and physical activity were extracted. DATA SYNTHESIS: The data is categorized according to the understanding of presenteeism of the studies to give a better idea of how this phenomenon is studied in relation to physical activity. RESULTS: After screening 9773 titles and abstracts and 269 full-text articles, 57 unique articles fulfilled our eligibility criteria. The majority of the articles were published since 2010 and originated predominantly in the United States. Most studies (70%) define presenteeism as lost productivity due to health problems, according to the American line of research, whereas 19% of the studies define it as "working while ill" which refers to the European line of research. The studies that reflected the American school of thought tends to report more results that supported their hypothesis (i.e., that more physical activity is associated with less presenteeism). CONCLUSION: This review has highlighted the homogeneity in how presenteeism is conceptualized and measured in studies included in our sample. Research on physical activity and presenteeism should be expanded across various disciplines in social sciences to respond to the needs that many researchers have expressed to promote healthier organizations.
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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 | 0,029 | 0,118 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,005 | 0,006 |
| Bibliométrie | 0,027 | 0,023 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,006 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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; 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 ».