FAMILY PHYSICIAN BEHAVIOURS WHEN IMPLEMENTING PHYSICAL ACTIVITY PRESCRIPTIONS
Notice bibliographique
Résumé
We provided structured workshops on the development and delivery of exercise prescriptions (STEP), as part of an accredited family physician (FP) CME program. PURPOSE To assess participating FPs' current practice, knowledge and barriers related to the promotion of exercise in family practice. METHODS FPs completed a questionnaire detailing exercise counseling habits, measured using a 5-point Likert scale, one year after receiving the program. Outcomes of interest were i) current counseling habits and knowledge, ii) advice and iii) perceived barriers to promoting exercise. RESULTS Thirty-four FPs responded to the questionnaire. Respondents were mostly male (67.6%) and half were between the ages of 41–50 years. The majority (64.7%) of respondents had practiced primary care for more than 10 years and 97.1% practiced in a private office/clinic setting. i) Habits & Knowledge All FPs reported often or always using verbal information to promote exercise, whereas only 8.8% often used written information in consultation. Most (67.6%) FPs felt confident giving general advice about exercise, however only 23.5% felt confident in providing specific exercise advice. Only 26.5% were familiar with recommended guidelines (ACSM and Canada's Physical Activity Guide) related to the development of an exercise prescription. ii) Advice 44.1% advised patients to exercise 3 times per week or most days. To gauge activity intensity, 35.3% used 60–85% maximum heart rate and 32.4% used the talk test or moderate intensity. Half of the FPs recommended walking for fitness and 79.4% recommended a duration of 30 minutes of aerobic exercise. iii) Barriers These included lack of time (38.2%), poor reimbursement (26.5%), inadequate prescription tools (17.6%), and inadequate counseling skills (14.7%). CONCLUSION While all FPs used verbal advice for the promotion of exercise, few utilized guidelines or written advice. Supported by CIHR.
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 | 0,004 | 0,027 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 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 ».