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Enregistrement W4399915914 · doi:10.1016/j.ypmed.2024.108053

Telework and 24-hour movement behaviours among adults living in Canada during the COVID-19 pandemic

2024· article· en· W4399915914 sur OpenAlexaffabout
Stéphanie A. Prince, Aviroop Biswas, Marisol T. Betancourt, Stephanie Toigo, Karen Roberts, Rachel C. Colley, Shawn Brule, Jean‐Philippe Chaput, Justin J. Lang

Notice bibliographique

RevuePreventive Medicine · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiquePhysical Activity and Health
Établissements canadiensChildren's Hospital of Eastern OntarioStatistics CanadaUniversity of TorontoPublic Health OntarioUniversity of OttawaInstitute for Work & HealthPublic Health Agency of Canada
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineOdds ratioLogistic regressionRecreationOddsDemographyPandemicCross-sectional studyCoronavirus disease 2019 (COVID-19)Screen timeGerontologyPhysical activityPhysical therapyInternal medicineDisease

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVE: To assess the association between work location and movement behaviours (physical activity [PA], screen time, sleep) and adherence to the Canadian 24-Hour Movement Guidelines (24-H Guidelines) among Canadian workers during the COVID-19 pandemic. METHODS: Using cross-sectional data from the 2021 Canadian Community Health Survey (n = 10,913 working adults 18-75 years), primary work location was categorized as: worked outside the home at a fixed location (fixed workplace), worked at home (telework), and worked outside the home at no fixed location (non-fixed workplace). Recreational, transportation and occupational/household PA, as well as leisure screen time and sleep duration were self-reported. Logistic regression assessed associations between work location and adherence to movement behaviour recommendations, adjusting for covariates. RESULTS: Compared to a fixed workplace, those teleworking reported more recreational PA (21.1 vs 17.0 min/day, p < 0.0001) and sleep (7.2 vs 7.1 h/night, p = 0.026) and were more likely to meet sleep duration recommendations (adjusted odds ratio [aOR] = 1.28, 95% CI: 1.08-1.51) and the 24-H Guidelines (aOR = 1.25, 95% CI: 1.04-1.51). Compared to fixed workplaces, those at non-fixed workplaces reported more occupational PA (62.7 vs 32.8 min/day, p < 0.0001) and less leisure screen time (2.5 vs 2.7 h/day, p = 0.021), and were more likely to meet the PA recommendation (aOR = 1.46, 95% CI: 1.15-1.85) and the 24-H Guidelines (aOR = 1.38, 95% CI: 1.09-1.75). CONCLUSIONS: Results suggest that adherence to the 24-H Guidelines varies by work location, and work location should be considered when developing strategies to promote healthy movement behaviours. Future studies could explore hybrid work arrangements, and longitudinal study designs.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
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 enseignants0,013
Score d'incertitude au seuil0,095

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0030,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,030
Tête enseignante GPT0,314
Écart entre enseignants0,284 · 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

Citations7
Publié2024
Routes d'admission2
Résumé présentnon

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