Health promotion at the workplace setting: A protocol for a systematic review of effectiveness and sustainability of current practice in low-income and middle-income countries
Notice bibliographique
Résumé
Low-income and middle-income countries (LMICs) are experiencing a growing disease burden due to non-communicable diseases (NCDs). Changing behavioural practices, such as diets high in saturated fat, salt and sugar and sedentary lifestyles, have been associated with the increase in NCDs. Health promotion at the workplace setting is considered effective in the fight against NCDs and has been reported to yield numerous benefits. However, there is a need to generate evidence on the effectiveness and sustainability of workplace health promotion practice specific to LMICs. We aim to synthesise the current literature on workplace health promotion in LMICs focusing on interventions effectiveness and sustainability. Methods and analysis We will conduct a systematic review of published studies from LMICs up to 31 March 2019. We will search the following databases: EMBASE, MEDLINE, PubMed, Web of Science, Scopus, ProQuest and CINAHL. Two reviewers will independently screen potential articles for inclusion and disagreements will be resolved by consensus. We will appraise the quality and risk of bias of included studies using two tools from the Cochrane handbook for systematic reviews of interventions. We will present a narrative overview and assessment of the body of evidence derived from the comprehensive review of the studies. The reported outcomes will be summarised by study design, duration, intensity/frequency of intervention delivery and by the six-priority health promotion action areas set out in the Ottawa Charter. We will conduct a thematic analysis to identify the focus areas of current interventions. This systematic review protocol has been prepared according to the Preferred Reporting Items for Systematic reviews and Meta- analyses for Protocols 2015 statement. Ethics and dissemination This study does not require
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 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 | 0,182 | 0,162 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,008 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,024 | 0,022 |
| Bibliométrie | 0,021 | 0,023 |
| Études des sciences et des technologies | 0,007 | 0,008 |
| Communication savante | 0,010 | 0,016 |
| Science ouverte | 0,007 | 0,010 |
| Intégrité de la recherche | 0,012 | 0,011 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,057 | 0,014 |
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 ».