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Enregistrement W2143151252 · doi:10.3138/physio.61.2.68

The Role of Theory in Increasing Adherence to Prescribed Practice

2009· article· en· W2143151252 sur OpenAlexaffvenue
Ruth Sirur, Julie Richardson, Laurie Wishart, Steven Hanna

Notice bibliographique

RevuePhysiotherapy Canada · 2009
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiquePhysical Activity and Health
Établissements canadiensMcMaster University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésComputer scienceMedicinePhysical therapyPhysical medicine and rehabilitation

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

PURPOSE: The purpose of this article is to apply theoretical frameworks to adherence behaviour and to guide the development of an intervention to increase adherence to prescribed home programmes. SUMMARY OF KEY POINTS: Delivering an effective intervention requires establishing one that is evidence based and of adequate dosage. Two-thirds of patients who receive home exercise prescriptions do not adhere to their home programme, which may contribute to their physiotherapy's being ineffective. The mediating concepts of self-efficacy (SE) and outcome expectations (OE) are common to the five relevant theories used to explain adherence to exercise: the health belief model, protection motivation theory, theory of reasoned action, theory of planned behaviour, and social cognitive theory. CONCLUSION/RECOMMENDATIONS: Few intervention studies with any theoretical underpinning have examined adherence to exercise. Even fewer have been designed to affect and measure change in the theoretical mediators of SE and OE in patient populations. Physiotherapists must consider increasing adherence as a component of effective physiotherapy. Ongoing research is needed to increase our understanding of adherence to prescribed home programmes and to design interventions to affect theoretical mediators for increasing adherence.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,021
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,051
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,021
Score d'incertitude au seuil0,110

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0210,051
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0030,001
Études des sciences et des technologies0,0020,012
Communication savante0,0050,003
Science ouverte0,0020,004
Intégrité de la recherche0,0010,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,000

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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,326
Écart entre enseignants0,314 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
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

Citations75
Publié2009
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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