Prescribing Exercise for Cardiac Patients: Knowledge, Practices, and Needs of Family Physicians and Specialists
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Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: To determine the following about prescribing exercise for cardiac patients: physicians' present and needed knowledge; their present practices; barriers that hinder them; and perceived need for and content of a protocol for prescribing exercise. METHODS: (1) Questionnaire mailed to 371 family physicians (FPs), 31 internists, and 25 cardiologists; and (2) four focus groups consisting of 25 FPs, 1 internist, and 3 cardiologists. RESULTS: Questionnaire response rate was 45% (n = 192). Because responses were similar and the group was small, internists and cardiologists were combined as "specialists." Generally, questionnaire data agreed with focus group data, with the latter providing more detail. Family physicians perceived they know little about prescribing a specific exercise program while specialists perceived they know little about motivating patients to begin an exercise program. The method most frequently used by both physician groups to increase exercise is providing general advice. The main barriers to prescribing exercise were inadequate knowledge (FPs only), patient education materials, and community resources. Both groups rated highly the need for a protocol for prescribing exercise and indicated it should: (1) include identification of patient's stage of change; (2) include indications and contraindications for exercise; (3) provide guidelines for developing a specific exercise prescription; (4) contain patient education materials, and (5) be simple and short. CONCLUSIONS: Family physicians perceive they know little about prescribing a specific exercise program for cardiac patients while specialists perceive they know little about motivating patients. Physicians rate highly the need for a protocol to help them prescribe exercise for cardiac patients.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 découle