Effects of a real-life workplace program promoting healthy lifestyle habits : predictors of intentions and improvements
Bibliographic record
Abstract
L’adoption de saines habitudes de vie (HdeVs) préviendrait les maladies chroniques responsables d’environ 71% des décès mondialement. Cependant, la majorité de la population mondiale adulte, incluant les Canadiens, n’adhère pas aux recommandations en matière de saines HdeVs. L’Organisation mondiale de la santé a notamment recommandé de promouvoir davantage la santé au travail. Bien que certaines études rapportent des bienfaits en réponse à des programmes de promotion des saines HdeVs au travail (PPSTs), des revues systématiques et des méta-analyses questionnent leur efficacité. De plus, peu d’études ont tenté d’identifier les employés bénéficiant le plus des PPSTs. Cette thèse a donc quatre objectifs, présentés dans quatre articles, soit : Article 1) Décrire l’évaluation du PPST « Activez votre santé » offert à des employés québécois; Article 2) Évaluer les effets d’un nombre croissant d’interventions (Témoin, Légère, Moyenne, et Élevée) dans un PPST sur les variables liées à la santé et aux HdeVs; Article 3) Identifier les facteurs prédisant l’intention d’améliorer différentes HdeVs et vérifier l’association entre l’intention initiale et l’amélioration de l’HdeV; et Article 4) Identifier, parmi les employés montrant initialement une santé sous-optimale, les caractéristiques qui prédisent l’amélioration de comportements et la réduction de facteurs de risque. Les variables suivantes ont été recueillies par questionnaire avant et après le PPST : santé (incluant la santé mentale), plusieurs perceptions (incluant le niveau de stress), et six HdeVs ainsi que l’intention de les améliorer. Article 1 décrit la conception de l’étude, les interventions, la collecte de données et l’échantillon. Article 2 soutient que le PPST a permis de maintenir ou d’améliorer les résultats, peu importe le nombre d’interventions du PPST. Article 3 identifie les facteurs communs prédisant l’intention d’améliorer plus d’une HdeV, par exemple le sexe, l’IMC et la non-adhésion aux recommandations. L’intention initiale d’amélioration était généralement associée à l’amélioration du comportement, particulièrement dans le groupe Élevée. Article 4 identifie quelques prédicteurs d’amélioration pour chaque comportement et facteur de risque. Toutefois, les prédicteurs différaient pour chacun d’eux. En conclusion, le PPST « Activez votre santé » a permis d’aider certains employés ayant une santé sous-optimale. Un nombre élevé d’interventions semble avoir été plus bénéfique. Pour être plus efficaces, les PPSTs devraient documenter l’intention initiale d’améliorer les différentes HdeVs et cibler les interventions en fonction des intentions et des besoins des employées.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame distilled prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.
Codex and Gemma teacher scores by category
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.000 | 0.000 |
| Open science | 0.000 | 0.000 |
| Research integrity | 0.000 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.000 | 0.000 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one teacher head, not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".