A Prospective Study Of Health-related Lifestyle Changes Among Police Recruits.
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: Several studies have indicated that law enforcement officers (LEOs) are at increased risk of cardiovascular morbidity and mortality. Behavioral risk factors could partly explain the disparity in cardiovascular risk as LEOs are known to generally display poor health-related lifestyles. Therefore, this study aimed to explore the health-related lifestyle of police cadets and to assess changes in the health behaviors of police recruits upon entering the police forces. METHODS: A survey-based prospective study was conducted to meet our objectives. A total of 190 police cadets completed an online questionnaire assessing their leisure-time physical activity level, diet quality, sleep hygiene, alcohol consumption, cigarette smoking, and stress level. One year following their graduation from the basic police training program, participants were invited to complete the questionnaire once again. RESULTS: Our results indicate that police cadets generally display healthy lifestyles with very few cadets being physically inactive (6.3%), cigarette smokers (6.3%), reporting insufficient sleep duration (16.1%), and being categorized as obese based on BMI (9.5%). However, paired-sample comparisons highlighted significant decreases in the weekly minutes of leisure-time physical activity (p < 0.01), fruit and vegetable intake (p < 0.01), sleep duration (p < 0.01), and sleep quality (p = 0.03) at the follow-up. Likewise, significant increases in fast-food consumption (p < 0.01) and BMI (p < 0.01) were observed. CONCLUSIONS: Overall, our results emphasize the importance of promoting healthy behaviors among LEOs during the early stage of their career, a period often marked by long working hours and frequent night shifts.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».