MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2083145627 · doi:10.1155/2014/579083

Health Communication Cards as a Tool for Behaviour Change

2014· article· en· W2083145627 sur OpenAlexafffund
Carrie Matteson, Thomas D. N. Merth, Diane T. Finegood

Notice bibliographique

RevueISRN Obesity · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueObesity and Health Practices
Établissements canadiensUniversity of British ColumbiaSimon Fraser University
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésHealth careSet (abstract data type)ConversationFutures studiesContext (archaeology)Behaviour changeKnowledge managementPsychologyMedicineNursingPublic relationsMedical educationComputer sciencePsychological interventionPolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Individuals seeking healthcare treatment in the context of obesity often experience difficulty engaging in discussions around their health and face challenges finding consensus with practitioners on care plans that best suit their lives. The complex set of biological, social, and environmental variables that have contributed to the higher prevalence of obesity are well illustrated in the foresight obesity system map. Effectively understanding and addressing key variables for each individual has proven to be difficult, with clinicians facing barriers and limited resources to help address patients' unique needs. However, productive discussions inspired by patient centered care may be particularly effective in promoting behaviour change. Tools based on systems science that facilitate patient centered care and help identify behaviour change priorities have not been developed to help treat adult obesity. This project created and pilot tested a card based clinical communication tool designed to help facilitate conversations with individuals engaged in health behaviour change. The health communication cards were designed to help direct conversation between patients and healthcare providers toward issues relevant to the individual. Use of the cards to facilitate patient driven conversations in clinical care may help to streamline conversations, set realistic care plan goals, and improve long term rates of compliance.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,318
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0030,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,002

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 Opus0,136
Tête enseignante GPT0,492
Écart entre enseignants0,356 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeObservationnel
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

Citations9
Publié2014
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueISRN ObesityMême sujetObesity and Health PracticesTravaux en français237 207