MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2105402109 · doi:10.3122/jabfm.2012.02.110154

The Cost of Integrating a Physical Activity Counselor in the Primary Health Care Team

2012· article· en· W2105402109 sur OpenAlexaff
William Hogg, Xiaolin Zhao, Derek C. Angus, Michelle Fortier, Judy Zhong, Tracey O’Sullivan, Ronald J. Sigal, Chris M. Blanchard

Notice bibliographique

RevueThe Journal of the American Board of Family Medicine · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiquePhysical Activity and Health
Établissements canadiensUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicinePrimary careIntervention (counseling)Health careFamily medicinePhysical activityTotal costPhysical therapyNursing

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVE: This article assesses direct costs of integrating a physical activity counselor (PAC) into primary health care teams to improve physical activity levels of inactive patients. METHODS: A monthly cost analysis was conducted using data from 120 inactive patients, aged 18 to 69 years, who were recruited from a community-based family medicine practice. Relevant cost items for the intensive counseling group included (1) office expenses; (2) equipment purchases; (3) operating costs; (4) costs of training the PAC; and (5) labor costs. Physical and human capital were amortized over a 5-year horizon at a discount rate of 5%. RESULTS: Integrating a PAC into the primary health care team incurred an estimated one-time cost of CA$91.43 per participant per month. Results were very sensitive to the number of patients counseled. CONCLUSIONS: The costs associated with the intervention are lower than many other intervention studies attempting to improve population physical activity levels. Demonstrating this competitive cost base should encourage additional research to assess the effectiveness of integrating a PAC into primary health care teams to promote active living among patients who do not meet recommended physical activity levels.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,867
Score d'incertitude au seuil0,639

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,002
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,051
Tête enseignante GPT0,378
Écart entre enseignants0,327 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations20
Publié2012
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueThe Journal of the American Board of Family MedicineMême sujetPhysical Activity and HealthTravaux en français237 207