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Enregistrement W4387159027 · doi:10.1111/jocn.16861

The global prevalence of overweight and obesity among nurses: A systematic review and meta‐analyses

2023· review· en· W4387159027 sur OpenAlexaboutno aff
Umar Bin Sadali, Khaizuran Khairin Bin Nur Kamal, Jiyoung Park, Han Shi Jocelyn Chew, M Kamala Devi

Notice bibliographique

RevueJournal of Clinical Nursing · 2023
Typereview
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueSleep and Work-Related Fatigue
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésOverweightMedicineMeta-analysisObesitySystematic reviewWaistDemographyEnvironmental healthFamily medicineMEDLINEGerontologyInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Background Several studies have reported the prevalence of overweight and obesity in various countries but the global prevalence of nurses with overweight and obesity remains unclear. A consolidation of figures globally can help stakeholders worldwide improve workforce development and healthcare service delivery. Objective To investigate the global prevalence of overweight and obesity among nurses. Design Systematic review with meta‐analysis. Setting 29 different countries across the WHO‐classified geographical region. Participants Nurses. Methods Eight electronic databases were searched for articles published from inception to January 2023. Two independent reviewers performed the article screening, methodological appraisal and data extraction. Methodological appraisal was conducted using Newcastle‐Ottawa Scale (NOS). Inter‐rater agreement was measured using Cohen's Kappa. Meta‐analyses were conducted to pool the effect sizes on overweight, obesity and waist circumference using random effects model and adjusted using generalised linear mixed models and Hartung–Knapp method. Logit transformation was employed to stabilise the prevalence variance. Subgroup analyses were performed based on methodological quality and geographical regions. Heterogeneity was assessed using the I 2 statistic. Results Among 10,587 studies, 83 studies representing 158,775 nurses across 29 countries were included. Based on BMI, the global prevalence of overweight and obesity were 31.2% ( n = 55, 95% CI: 29%–33.5%; p < .01) and 16.3% ( n = 76, 95% CI: 13.7%–19.3%, p < .01), respectively. Subgroup analyses indicated that the highest prevalence of overweight was in Eastern Mediterranean ( n = 9, 37.2%, 95% CI: 33.1%–41.4%) and that of obesity was in South‐East Asia ( n = 5, 26.4%, 95% CI: 5.3%–69.9%). NOS classification, NOS scores, sample size and the year of data collected were not significant moderators. Conclusions This review indicated the global prevalence of overweight and obesity among nurses along with the differences between regions. Healthcare organisations and policymakers should appreciate this increased risk and improve working conditions and environments for nurses to better maintain their metabolic health. Patient or Public Contribution Not applicable as this is a systematic review. Registration PROSPERO (ref: CRD42023403785) https://www.crd.york.ac.uk/prospero/display_record.php?RecordID=403785 . Tweetable Abstract High prevalence of overweight and obesity among nurses worldwide.

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)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Revue systématique · Signal consensuel: Revue systématique
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,281
Score d'incertitude au seuil0,794

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0070,002
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,206
Tête enseignante GPT0,548
Écart entre enseignants0,342 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeRevue systématique
Domainenon disponible
GenreSynthèse

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

En bref

Citations31
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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