Effects on readiness to change of an educational intervention on depressive disorders for general physicians in primary care based on a modified Prochaska model--a randomized controlled study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The Prochaska model of readiness to change has been proposed to be used in educational interventions to improve medical care. OBJECTIVE: To evaluate the impact on readiness to change of an educational intervention on management of depressive disorders based on a modified version of the Prochaska model in comparison with a standard programme of continuing medical education (CME). METHODS: This is a randomized controlled trial within primary care practices in southern Tehran, Iran. The participants included 192 general physicians working in primary care (GPs) were recruited after random selection and randomized to intervention (96) and control (96). Intervention consisted of interactive, learner-centred educational methods in large and small group settings depending on the GPs' stages of readiness to change. Change in stage of readiness to change measured by the modified version of the Prochaska questionnaire was the RESULTS: The final number of participants was 78 (81%) in the intervention arm and 81 (84%) in the control arm. Significantly (P < 0.01), more GPs (57/96 = 59% versus 12/96 = 12%) in the intervention group changed to higher stages of readiness to change. The intervention effect was 46% points (P < 0.001) and 50% points (P < 0.001) in the large and small group setting, respectively. CONCLUSIONS: Educational formats that suit different stages of learning can support primary care doctors to reach higher stages of behavioural change in the topic of depressive disorders. Our findings have practical implications for conducting CME programmes in Iran and are possibly also applicable in other parts of the world.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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) | 0,000 | 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 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 ».