Health education strategies used by physical therapists to promote behaviour change in people with lifestyle-related conditions: A systematic review
Notice bibliographique
Résumé
Epidemiological data support an increasing prevalence of lifestyle-related conditions globally. As established healthcare professionals, physical therapists are well positioned to be clinically competent in patient education to effect long-term lifestyle behaviour change, to improve health and physical therapy outcomes. A scoping systematic review was conducted to identify educational strategies used by physical therapists and their attributes to prevent, reverse and manage lifestyle-related conditions. Stringent search strategies of related databases and research mining identified eight source studies. Heterogeneity of the studies disallowed pooling of the results and meta-analysis. Attributes of commonly-reported educational strategies included: theories (e.g., transtheoretical model and 5A's approach); timing (e.g., pre- and post-assessments and follow-up); session structure (e.g., brief advice, one-on-one, group and telephone); technique (e.g., motivational prompts, individualised programmes and goal-setting); and delivery method (e.g., brochures, diaries, audiovisual or video, handouts and skills demonstrations). Educational strategies related to lifestyle-related conditions used by physical therapists and their attributes vary. Observational studies need to confirm these findings clinically. Also, the cost-effectiveness of the education strategies used by physical therapists and their attributes need to be evaluated. Such knowledge will enable physical therapists to effectively address lifestyle-related conditions as a health priority in patients, irrespective of their primary presenting problems.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,008 | 0,031 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,007 | 0,008 |
| Bibliométrie | 0,008 | 0,008 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».