Physiotherapists supporting self-management through health coaching: a mixed methods program evaluation
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: To evaluate a program in support of chronic disease self-management (CDSM) that is founded on a health coaching (HC) approach, includes supervised exercise and mindfulness-based stress reduction components and is delivered within a private practice physiotherapy setting. METHODS: An explanatory mixed method design, framed by theory-based program evaluation, was employed to evaluate an eight-week group-based program. Standardized self-rated and performance measures were evaluated pre- and post intervention. Additionally, participant focus groups were conducted following the intervention period. An inductive thematic approach was undertaken to analyze the qualitative data. FINDINGS: Seventeen participants (N = 17) completed the study. Improvements were seen in both self-report and performance outcomes. Participants explained how and why they felt the program was beneficial. Six themes were generated: (1) group dynamic; (2) learning versus doing; (3) holism and comprehensive care; (4) self-efficacy and empowerment; (5) previous solutions versus new management strategies; and (6) healthcare provider support. CONCLUSIONS: This study established that a group program in support of CDSM founded on a HC approach demonstrated potential value from participants as well as favorable outcomes. A pragmatic randomized control trial is required to determine efficacy of this intervention.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,011 | 0,000 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,000 |
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.
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 tête enseignante, 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 ».