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Enregistrement W2052518568 · doi:10.5539/ass.v8n11p170

Program Management Model for Health Behavioral Modification in Metabolic Risk of Public Hospitals, Bangkok

2012· article· en· W2052518568 sur OpenAlexvenueno aff
Ungsinun Intarakamhang

Notice bibliographique

RevueAsian Social Science · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueDiabetes Management and Education
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésWaistlineData collectionProject risk managementPsychologyMedicineNursingMedical educationProject managementProgram managementEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This action research is aimed to investigate the success of the program management for health behavioral modification (HBM) in Metabolic Syndrome (MS) of public hospitals in Bangkok which was granted by the 13th district of National Health Security Office (NHSO), Thailand, for the total of 13 projects. The research process was divided into 3 phases as preparation, monitoring and conclusion phase. Data collection was done in the mid and at the end of the project through a 4-scale questionnaire and biomedical measurement. The project participants were project managers and their supervisors as 30 persons in each group, 120 hospital clients and 3,579 voluntary participants found to be at risk in MS. The research found that 1) the program management model was run completely from the beginning of training course for project managers and his staffs aimed to improve their potentiality in behavior modification based on “3-Self” according to PROMISE Model. Project monitoring was completed by providing at least 5 participation meetings through the project and knowledge sharing among projects 2) During the process of the project, it was found that attitude of clients, project managers and their supervisors towards CIPP Model were at excellent level (Mean = 3.43-3.56) and 3) after the project, it was found that the clients were better in 3 dimensions of health behaviors as increasing of self-efficacy, self-regulation and self-care (p<.05) though decreased in stress level, BMI, weight, waistline, blood pressure, Fasting Blood Sugar, HbA1c Triglyceride and cholesterol (p<.05). Finding from interview revealed that success factors of the program included potentiality of teamwork, cooperation of participants, met-needs activities and the obstacles were less staffs in the project and diversity characteristics of the participants.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,009
Score d'incertitude au seuil0,021

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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.

Tête enseignante Opus0,067
Tête enseignante GPT0,401
Écart entre enseignants0,334 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2012
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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